图形点扫描解析

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">	</span><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">题目:</span>

有一条“封闭”的曲线划定的地图,
界定曲线上的点用“1”表示,曲线外的点用“0”
表示,试实施图形点扫描,统计地图的面积,即
“封闭”曲线内的“0”点数。
 输入描述
0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0
0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0
1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0
1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1
0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0
0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1
1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0
0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0
0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0
0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0
输出描述

16

开始一看这个题目,会被这个12*12的矩阵吓住,其实没什么,明确题目要求-----求封闭曲线内的0的个数

思想:扩散传染

思想详解:其实说来简单,分两种情况

1:矩阵边上的0肯定不是封闭曲线内的0,

2:对于矩阵中的每个0,如果他的上下左右四个元素中有一个不是封闭曲线内的,那么这个元素也就被“传染”

针对这个题目的代码如下:

#include<stdio.h>
#define M 12
#define N 12
int main()
{
	int array[M][N]={
0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,
0,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,
1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,
1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,
0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,
1,0,0,0,1,0,1,1,0,0,0,1,
0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0,
0,1,0,1,0,0,1,0,0,0,0,1,
1,0,0,0,1,0,0,1,0,0,1,0,
0,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,
0,0,1,0,0,1,0,0,1,1,0,0,
0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0};//count=4
	int i,j;
	int count=0;
	for(i=0;i<M;i++)
	{
		if(array[0][i]==0)
			array[0][i]=2;
		if(array[5][i]==0)
			array[5][i]=2;
		if(array[i][0]==0)
			array[i][0]=2;
		if(array[i][5]==0)
			array[i][5]=2;
	}
	for(i=0;i<M;i++)
		for(j=0;j<N;j++)
			if(array[i][j]==0)
				if(array[i-1][j]==2||array[i+1][j]==2||array[i][j-1]==2||array[i][j+1]==2)
					array[i][j]=2;
	for(i=0;i<M;i++)
		for(j=0;j<N;j++)
			if(array[i][j]==0)
				count++;
	printf("%d\n",count);
}




考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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