[IOI1994]The Castle

本文解析了一道经典的算法题目,旨在求解给定地图中连通块的数量及最大连通块面积。通过将地图信息转化为二进制表示,利用结构体存储每个格子的状态,并采用广度优先搜索(BFS)算法进行遍历,最终实现了高效求解。

开了博客之后一直没动今天水完题手痒想起这个就来水一篇陈年水题(雾

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  • 题意:给一张n*m个格子的地图信息,求连通块个数以及最大连通块面积.
  • 每个格子四个方向可以有墙,输入用一个十进制数表示.

把每个格子的数字展开成二进制后就表示各方向上是否有墙.
直接用结构体存每个格子,读入的时候顺便处理一下.
然后直接bfs就好啦…(QwQ我一开始写判断的时候偷懒省了大括号成功的挂掉…

然后贴一下代码(QwQ跟别人比好像写的特别长…

#include<cstdio>
#include<queue>
using namespace std;
const int N=55;
struct point{bool w[4];}map[N][N];
struct p{int x,y;};
typedef queue<p> Queue;
int n,m,tmp,ans,num;
int dx[]={0,-1,0,1};
int dy[]={-1,0,1,0};
bool vis[N][N];
Queue Q;
inline int max(int x,int y){return x>y?x:y;} 
inline void decom(int x,int y,int s)
{
    for(int i=0;i<4;i++)map[x][y].w[i]=s&1,s>>=1;
}
inline bool ok(int x1,int y1,int x,int y,int id)
{
    if(vis[x][y])return 0;
    if(x<1||y<1||x>n||y>m)return 0;
    if(id==0){if(map[x1][y1].w[0]||map[x][y].w[2])return 0;}
    else if(id==1){if(map[x1][y1].w[1]||map[x][y].w[3])return 0;}
    else if(id==2){if(map[x1][y1].w[2]||map[x][y].w[0])return 0;}
    else if(id==3){if(map[x1][y1].w[3]||map[x][y].w[1])return 0;}
    return 1;
}
inline void bfs(int x,int y)
{
    if(vis[x][y])return;
    int temp=1;vis[x][y]=1;num++;
    Q.push((p){x,y});
    while(!Q.empty())
    {
        p t;t=Q.front();Q.pop();
        for(int i=0;i<4;i++)
        {
            int tx=t.x+dx[i];int ty=t.y+dy[i];
            if(ok(t.x,t.y,tx,ty,i))
            {
                vis[tx][ty]=1;temp++;
                Q.push((p){tx,ty});
            }
        }
    }ans=max(ans,temp);
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=m;j++)scanf("%d",&tmp),decom(i,j,tmp);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=m;j++)bfs(i,j);
    printf("%d\n%d",num,ans);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/yoooshinow/p/7383492.html

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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