zoj_2278-Fight for Food

本文介绍了一种通过动态规划寻找捕获最多老鼠的最优路径算法。该算法利用一维数组跟踪每个出现老鼠的位置,并考虑时间因素,确保路径可行。通过预处理可达点之间的最短距离并按时间降序排序点,实现高效求解。
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//1.刚开始容易想到的DP状态是三维的即f[行][列][时间]。这样也可以求解,不过由于时间T可能会很大这样显然会超时。实际只要依次处理每一个会出
//现rat的点平且判断点与点之间是否能在要求的时间内到达就可以了,这样上只需要一维就可以了。
// 
//2.很容易想到按时间顺序对所有的点进行排序并且对于起点L不能到达的点要全部去掉。f[i]=max(f[j])+1 0<=j<i。f[i]表示在第i个点能够catch的最
//大数目的rat
//
//3.还有个重要的优化点,就是点与点之间的时间间隔有可能非常大。例如有的点rat在T=20s出现,有的点在T=1000s出现。其实可以对所有点按rat出现时
//间进行降序排列,并记录下从当前i点(位置[i,j])到所有可到达点的最大距离maxDistance[i][j]。如果rat在点j出现的时间减去rat在点i出现的时间
//大于maxDistance[i][j],那么显然小于j(0<=k<j)的所有点的rat从i点出发必然也都可以catch到
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#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define max(a,b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))
#define N 10
#define NUM 30000

struct Rat{
	int row,col;
	int appear_time;
}rats[NUM];


bool bFlag[N][N];
int maxDistance[N][N];
int f[NUM];
int maxRatsNum[NUM];
int rowNum,colNum;
int ratsNum;

struct Position{
	int row,col;
	int distance;
};
int shorestDistance[N][N][N][N];
Position queue[N*N];

void getShorestDistance(int start_x,int start_y)
{
	if(shorestDistance[start_x][start_y][start_x][start_y]!=-1) return;

	int dir[][2]={{-1,0},{0,1},{1,0},{0,-1}};
	
	Position cur,next;
	int head=0,rear=0;
	cur.row=start_x,cur.col=start_y,cur.distance=0;
	queue[rear++] = cur;
	shorestDistance[start_x][start_y][start_x][start_y] = 0;

	while(head<rear)
	{
		cur = queue[head++];

		for(int i = 0;i<4;++i)
		{
			int newRow = cur.row+dir[i][0],newCol = cur.col+dir[i][1];
			if(newRow>=0&&newRow<rowNum&&newCol>=0&&newCol<colNum&&bFlag[newRow][newCol]&&shorestDistance[start_x][start_y][newRow][newCol]==-1)
			{
				next.row=newRow;
				next.col=newCol;
				next.distance = cur.distance+1;
				queue[rear++]=next;

				shorestDistance[start_x][start_y][newRow][newCol] = next.distance;
				maxDistance[start_x][start_y] = next.distance;
			}
		}
	}
}


int cmpRat(const void* a,const void* b)
{
	return (((Rat*)b)->appear_time-((Rat*)a)->appear_time);
}


int calc_max_rats()
{
	qsort(rats,ratsNum,sizeof(Rat),cmpRat);
	int row,col,newRow,newCol,leftTime;

	for(int i=0;i<ratsNum;++i)
	{
		row = rats[i].row,col=rats[i].col;
		f[i]=1;
		getShorestDistance(row,col);

		for(int j=i-1;j>=0;--j)
		{
			leftTime = rats[j].appear_time - rats[i].appear_time;
			if(leftTime>=maxDistance[row][col])
			{
				if(f[i]<maxRatsNum[j]+1) f[i] = maxRatsNum[j]+1;
				break;
			} 
			else
			{
				newRow = rats[j].row,newCol = rats[j].col;
				if(leftTime>=shorestDistance[row][col][newRow][newCol]&&f[i]<f[j]+1) f[i] = f[j]+1;
			}
		}

		maxRatsNum[i]=(i>0?max(maxRatsNum[i-1],f[i]):f[0]);
	}

	return ratsNum>0?maxRatsNum[ratsNum-1]:0;
}


int main()
{
	//freopen("input.txt","r",stdin);
	char ch;
	while(scanf("%d %d",&rowNum,&colNum)==2)
	{
		memset(bFlag,false,sizeof(bFlag));
		memset(shorestDistance,255,sizeof(shorestDistance));

		int start_x,start_y;
		for(int i = 0;i<rowNum;++i)
		{
			getchar();
			for(int j = 0;j<colNum;++j)
			{
				scanf("%c",&ch);
				if(ch=='.') bFlag[i][j] = true;
				else if(ch=='L'){
					start_x=i;
					start_y=j;
					bFlag[i][j] = true;
				}
			}
		}

		getShorestDistance(start_x,start_y);

		scanf("%d",&ratsNum);
		int row,col,appear_time;
		int i=0,distance;

		while(ratsNum>0)
		{
			scanf("%d %d %d",&row,&col,&appear_time);
			distance = shorestDistance[start_x][start_y][--row][--col];
			
			if(distance!=-1&&appear_time>=distance){
				rats[i].row = row;
				rats[i].col = col;
				rats[i].appear_time = appear_time;
				++i;
			}
			--ratsNum;
		}

		ratsNum = i;
		printf("%d\n",calc_max_rats());
	}

	return 0;
}

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案,专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务,结合Vue.js前端框架,实现了完整的权限控制和管理功能,适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架,提供高性能的HTTP服务;使用GORM作为ORM框架,简化数据库操作;集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发,提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计,确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理;角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限;权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制;菜单管理模块动态生成前端导航菜单;操作日志模块记录系统关键操作,便于审计和追踪。 技术栈方面,后端使用Go语言开发,结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架;前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术;数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库;采用RESTful API设计规范,确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式,提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目,它提供了完整的源码和论文文档,帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范,代码结构清晰,注释完整,非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
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