hdu Find a way(广搜)

045、镜头模组公差链分析:从 Lens 到 Sensor 的装配公差累积与良率优化 本文深入分析了镜头模组从镜片到传感器各环节的公差累积问题及优化策略。文章首先剖析了四级公差链(镜片单体、镜筒装配、VCM定位、传感器贴装)的误差传递机制,指出各环节典型公差值及其影响(如5微米镜片偏差可导致0.02度光线偏折)。其次对比了最坏情况法与均方根法的差异,强调需考虑公差相关性(如镜片曲率与镜筒间隙的正相关性)。最后提出良率优化"三板斧":通过蒙特卡洛仿真优化公差分配、采用主动对准工艺在线补偿、建立数据反馈闭环系统,并结合"阴阳脸"案例说明如何定位根因(模具磨损+贴片机老化导致的误差叠加)。作者总结 阅读详情

/*

题意:题意:Y和M要在KFC约会,地图上有多个KFC,求在哪个KFC两人所走总距离最短,(注意KFC可以当做路)

*/

#include<iostream>
#include<queue>
#define N 210
#define inf 0xffffff
using namespace std;
int flag, n, m, dis[N][N][2], dir[4][2]={1,0, -1,0, 0,1, 0,-1}, Min;
bool mark[N][N];
char str[N][N];

struct node
{
	int x, y, step;
};

void bfs(int x, int y)
{
	node cur, next;
	int i;
	cur.x=x;cur.y=y;cur.step=0;
	queue<node>q;
	q.push(cur);
	mark[x][y]=true;
	while(!q.empty())
	{
		cur=q.front();
		q.pop();
		next.step=cur.step+1;
		for( i=0; i < 4; i++ )
		{
			next.x=x=cur.x+dir[i][0];
			next.y=y=cur.y+dir[i][1];
			if(x>=0 && y>=0 && x<n && y<m && mark[x][y]==false && str[x][y]!= '#')
			{
				mark[x][y]=true;
				if(str[x][y] == '@')
					dis[x][y][flag]=next.step;
				q.push(next);
			}
		}
	}
	
}

int main()
{
	while(scanf("%d%d", &n, &m) != -1)
	{
		int i, j;
		for( i=0; i < n; i++ )
			for( j=0; j < m; j++ )
				dis[i][j][0]=dis[i][j][1]=inf;
		for( i=0; i < n; i++ )
			scanf("%s", str[i]);
		for( i=0; i < n; i++ )
		{
			for(j=0; j < m; j++ )
			{
				if(str[i][j] == 'Y')
				{
					flag=0;
					memset(mark, false, sizeof(mark));
					mark[i][j] = true;
					bfs(i, j);
				}
				else if(str[i][j] == 'M')
				{
					flag=1;
					memset(mark, false, sizeof(mark));
					mark[i][j] = true;
					bfs(i, j);
				}
			}
		}
		Min = inf;
		for( i=0; i < n; i++ )
		{
			for( j=0; j < m; j++ )
			{
				if(str[i][j]=='@' && Min > dis[i][j][0]+dis[i][j][1])
					Min = dis[i][j][0]+dis[i][j][1];
			}
		}
		printf("%d\n", Min*11);
	}
	return 0;
}


YOLO系列算法改进 | C3k2改进篇 | 融合DFRL双融合注意力接收层 | 轻量化与全局感受野双突破,适应高分辨率航拍与密集小目标检测场景 | CVPR 2026 YOLO系列算法改进 | C3k2改进篇 | 融合DFRL双融合注意力接收层 | 轻量化与全局感受野双突破,适应高分辨率航拍与密集小目标检测场景 | CVPR 2026 (以YOLO26最新目标检测模型为基础,利用C3k2_DFRL创新模块进行改进) 阅读详情

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