tyvj1035棋盘覆盖——二分图匹配

本文介绍了一种基于二分图的最大匹配算法实现,通过将点分为两类并在这两类之间建立连接,形成骨牌效应,进而求解最大匹配问题。算法通过深度优先搜索进行匹配,适用于解决特定类型的组合优化问题。

题目:http://www.joyoi.cn/problem/tyvj-1035

将点分为两类:x+y为偶数和x+y为奇数,这样则可以在两部分之间连边,作为一块骨牌;

然后二分图求最大匹配即可。

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int n,m,ct,head[10005],pre[10005],a[10005],b[10005],ans;
bool del[105][105],vis[10005],pe[10005];
struct N{
	int to,next;
}edge[50005];
void add(int x,int y)
{
	ct++;
	edge[ct].to=y;
	edge[ct].next=head[x];
	head[x]=ct;
}
bool dfs(int x)
{
	for(int i=head[x];i;i=edge[i].next)
	{
		int u=edge[i].to;
		if(vis[u])continue;
		vis[u]=1;
		if(!pre[u]||dfs(pre[u]))
		{
			pre[u]=x;
			return 1;
		}
	}
	return 0;
}
int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		int x,y;
		scanf("%d%d",&x,&y);
		del[x][y]=1;
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=1;j<=n;j++)
		{
			if(del[i][j])continue;
			int k=(i-1)*n+j;
			if((i+j)%2==1)
			{
				if(i>1&&!del[i-1][j])add(k,k-n);
				if(j>1&&!del[i][j-1])add(k,k-1);
				if(i<n&&!del[i+1][j])add(k,k+n);
				if(j<n&&!del[i][j+1])add(k,k+1);
			}
		}
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=1;j<=n;j++)
		{
			int k=(i-1)*n+j;
			if(del[i][j]||(i+j)%2==0||pe[k])continue;
			memset(vis,0,sizeof vis);
			if(dfs(k))ans++;
		}
	printf("%d",ans);
	return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/Zinn/p/8519749.html

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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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