L2-013. 红色警报

L2-013. 红色警报

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400 ms
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65536 kB
代码长度限制
8000 B
判题程序
Standard
作者
陈越

战争中保持各个城市间的连通性非常重要。本题要求你编写一个报警程序,当失去一个城市导致国家被分裂为多个无法连通的区域时,就发出红色警报。注意:若该国本来就不完全连通,是分裂的k个区域,而失去一个城市并不改变其他城市之间的连通性,则不要发出警报。

输入格式:

输入在第一行给出两个整数N(0 < N <=500)和M(<=5000),分别为城市个数(于是默认城市从0到N-1编号)和连接两城市的通路条数。随后M行,每行给出一条通路所连接的两个城市的编号,其间以1个空格分隔。在城市信息之后给出被攻占的信息,即一个正整数K和随后的K个被攻占的城市的编号。

注意:输入保证给出的被攻占的城市编号都是合法的且无重复,但并不保证给出的通路没有重复。

输出格式:

对每个被攻占的城市,如果它会改变整个国家的连通性,则输出“Red Alert: City k is lost!”,其中k是该城市的编号;否则只输出“City k is lost.”即可。如果该国失去了最后一个城市,则增加一行输出“Game Over.”。

输入样例:
5 4
0 1
1 3
3 0
0 4
5
1 2 0 4 3
输出样例:
City 1 is lost.
City 2 is lost.
Red Alert: City 0 is lost!
City 4 is lost.
City 3 is lost.
Game Over.
解题思路:这一题几乎就是并查集。。把最开始有几个连通块的的数量ans记录起来,然后对后面的数进行处理,每输入一个数对其进行一次并查,把连通块的数量存起来,然后与原来的进行比较即可。。。

代码如下:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int f[550],vis[5010];
struct P{
  int x,y;
}a[5005];
int find(int x)
{
  return f[x]==x ? x : f[x]=find(f[x]);
}
void merge(P z)
{
  int x=find(z.x);
  int y=find(z.y);
  if(x!=y) f[x]=y;
}
int main()
{
  int n,m,t,b;
  scanf("%d %d",&n,&m);
  for(int i=0;i<=n;i++)
    f[i]=i;
  for(int i=0;i<m;i++)
  {
    scanf("%d %d",&a[i].x,&a[i].y);
    merge(a[i]);
  }
  int ans=0;
  for(int i=0;i<n;i++)///查找连通块的数量 
    if(f[i]==i) ans++;
  //printf("%d\n",ans);
  scanf("%d",&t);
  memset(vis,0,sizeof(vis));///标记数组,标记该城市是否被攻占 
  for(int g=0;g<t;g++)
  {
    int ans1=0;
    scanf("%d",&b);
    vis[b]=1;
    for(int i=0;i<n;i++)
      f[i]=i;
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
      if(vis[a[i].x]==1 || vis[a[i].y]==1 )
        continue;
      merge(a[i]);
    }
    for(int i=0;i<n;i++)///查找被攻占后城市的连通块数量 
      if(f[i]==i&&!vis[i]) ans1++;
    //printf("%d\n",ans1);
    if(ans==ans1||ans==ans1+1) printf("City %d is lost.\n",b);
    else printf("Red Alert: City %d is lost!\n",b);
    ans=ans1;///更新每一次的连通块数量 
  }
  if(t==n) printf("Game Over.\n");
  return 0;
}


### L2-013 红色警报 Java 编程解决方案 对于L2-013红色警报问题,在Java编程环境中,该挑战通常涉及处理颜色检测以及基于特定条件触发报警机制。考虑到JVM不仅限于执行Java字节码文件,还支持多种语言编译后的字节码文件,这表明可以利用丰富的库资源来实现复杂的功能[^1]。 为了应对这一挑战,一种可能的方法是通过图像处理技术识别目标区域内的红色成分。当使用红光照射时,红色物体将会变得更亮,而与其他颜色对比更加明显[^2]。因此,可以通过调整摄像头捕捉到的画面亮度差异来进行判断: ```java import java.awt.Color; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.image.BufferedImage; public class RedAlertDetection { public static boolean isRedAlert(BufferedImage image, int threshold) { long redPixelCount = 0; int totalPixels = image.getWidth() * image.getHeight(); for (int x = 0; x < image.getWidth(); ++x) { for (int y = 0; y < image.getHeight(); ++y) { Color c = new Color(image.getRGB(x, y)); if (c.getRed() > Math.max(c.getBlue(), c.getGreen()) && c.getRed() >= threshold) { redPixelCount++; } } } double ratio = ((double)redPixelCount / totalPixels); return ratio > 0.5; // 如果超过一半像素被认为是红色,则触发警告 } } ``` 上述代码片段展示了如何读取图片并计算其中红色占比的情况。如果红色比例超过了设定阈值(这里假设为50%),则认为存在“红色警报”。
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