HDU 5469 Antonidas(搜索剪枝)

本文介绍了一种在树形结构中寻找特定字符串路径的算法。通过深度优先搜索(DFS),该算法能判断是否存在从一个节点到另一个节点的路径,其上的字符序列与给定的目标字符串相匹配。关键在于检查剩余未匹配的字符串长度是否小于当前节点最大可达长度。

题目:n个节点的一颗树,每个节点有个字母,给出目标字符串,问求是否存在点对u,v使得u到v的路径上的字母正好组成这个字符串。

思路:dfs搜索,感觉复杂度过不了,但是却过了。到达一个点时候判断还剩下没匹配的长度是不是小于这个点往外连接的最大长度。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn=1e4+10;
struct node{
    int v,nxt;
}edge[maxn<<1];
int first[maxn],tot;
void add(int u,int v)
{
    edge[++tot].v=v;
    edge[tot].nxt=first[u];
    first[u]=tot;
}
int t,n,dis[maxn],dep[maxn],len,fa[maxn];
char a[maxn],b[maxn];
void dfs(int u,int pre)
{
    fa[u]=pre;
    dis[u]=1;
    for(int i=first[u];i!=-1;i=edge[i].nxt)
    {
        int v=edge[i].v;
        if(v==pre) continue;
        dep[v]=dep[u]+1;
        dfs(v,u);
        dis[u]=max(dis[u],dis[v]+1);
    }
}
bool DFS(int u,int k,int pre)
{
    if(k==len) return true;
    for(int i=first[u];i!=-1;i=edge[i].nxt)
    {
        int v=edge[i].v;
        if(v==pre||v==fa[u]) continue;
        if(b[k+1]==a[v]&&dis[v]>=len-k)
        {
            if(DFS(v,k+1,u))
                return true;
        }
    }
    if(fa[u]!=pre&&b[k+1]==a[fa[u]]&&dep[fa[u]]+dis[1]>=len-k)
    {
        if(DFS(fa[u],k+1,u))
            return true;
    }
    return false;
}
int main()
{
    scanf("%d",&t);int cas=0;
    while(t--)
    {
        scanf("%d",&n);
        tot=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
            first[i]=-1;

        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            int x,y;
            scanf("%d%d",&x,&y);
            add(x,y);
            add(y,x);
        }
        dep[1]=0;
        dfs(1,0);
        scanf("%s",a+1);
        scanf("%s",b+1);
        len=strlen(b+1);
        int flag=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        if(b[1]==a[i])
        {
            if(DFS(i,1,0))
            {
                flag=1;
                break;
            }
        }
        printf("Case #%d: ",++cas);
        if(flag) puts("Find");
        else puts("Impossible");
    }
    return 0;
}

 

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:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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