HDU - 1241 Oil Deposits

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)算法解决求油田数量问题的方法。通过遍历矩阵并标记已访问过的油田区域来统计油田总数。该算法能够处理直接相邻或对角相邻的情况。

题目要求:求油田个数(直接相邻或对角相邻的@ 算一个油田)

解题感悟:
1. 这道题使用了利用了DFS的思想;
2. 填充的方法着实不错~~。

这里写图片描述

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAXN 105

char plot[MAXN][MAXN];

void dfs(int i,int j);


int main(void){

    int i,j;
    int row,col,sum;
    while(scanf("%d %d",&row,&col) && row && col){
        memset(plot,'*',sizeof(plot));     //将方阵每次初始化为'*'阵

        for(i=1;i<=row;++i)                //输入方阵 
            scanf("%s",plot[i]+1);

        for(i = 1,sum = 0;i <= row; ++i)   //遍历方阵 
            for(j = 1;j <= col; ++j)
                if(plot[i][j]=='@'){
                        sum++;             //油田+1 
                        dfs(i,j);          //将与(i,j)相连的油田全填充为'*';           
                }
         printf("%d\n",sum);
    }
    return 0;
} 
//油田填充
void dfs(int i,int j){    
        plot[i][j]='*';
        int m,n;
        for(m=-1;m<2;++m)
            for(n=-1;n<2;++n){
                if(plot[i+m][j+n]=='@'){
                    plot[i+m][j+n]='*';
                    dfs(i+m,j+n);
                }
            }
}
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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