POJ 2226 Muddy Fields(匈牙利算法—最小点覆盖)

本文解决POJ2226问题,通过将养牛场积水区域抽象为图论问题,并利用最大匹配算法来确定最少数量的木板铺设方案。具体实现包括对水平和垂直方向上的积水进行编号并建立对应关系。

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题目链接:POJ 2226 Muddy Fields

农夫John的养牛场,是一个R 行C 列的矩形,一场大雨后,养牛场低洼的地方都有了积水。John 的牛都很娇贵的,他们吃草的时候,不想把他们的蹄子给弄脏了。为了不让牛儿们把它们的蹄子弄脏,John 决定把有水的地方铺上木板。他的木板是宽度为1,长度没有限制的。
他想用最少数目的木板把所有有水的低洼处给覆盖上,前提是木板不能覆盖草地,但是可以重叠。
Sample:
4 4
*.*.
.***
***.
..*.


把行里面连在一起的坑连起来视为一个点,即一块横木板,编上序号,Sample则转化为:

1 0 2 0
0 3 3 3
4 4 4 0
0 0 5 0

把这些序号加入X集合,再按列做一次则为:

1 0 4 0
0 3 4 5
2 3 4 0
0 0 4 0

同样加入Y集合,一个坑只能被横着的或者被竖着的木板盖住,将原图的坑的也标上不同的序号,一共九个坑

1 . 2 .
. 3 4 5
67 8 .
. . 9 .

比如7号坑可以被横着的4号木板和竖着的3号木板盖住,把每个点的对应的横木板(4)和竖木板(3)中间连一条边的话,则问题转化为 找尽量少的边把这些点都盖住,根据定理便是求最大匹配数.

以上转自:http://www.cppblog.com/abilitytao/archive/2009/10/21/99124.aspx

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>

using namespace std;

const int MAX_N = 50 + 10;
const int MAX_M = MAX_N * MAX_N;

bool _map[MAX_M][MAX_M], vis[MAX_M];
int link[MAX_M], x_map[MAX_N][MAX_N], y_map[MAX_N][MAX_N], r, c, x_cnt, y_cnt;

char G[MAX_N][MAX_N];

bool dfs(int u)
{
    for(int i = 1; i <= y_cnt; i++)
    {
        if(!vis[i] && _map[u][i])
        {
            vis[i] = 1;
            if(link[i] == -1 || dfs(link[i]))
            {
                link[i] = u;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}
int MaxMatch()
{
    int num = 0;
    memset(link, -1, sizeof(link));
    for(int i = 1; i <= x_cnt; i++)
    {
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        if(dfs(i))
            num++;
    }
    return num;
}
int main()
{
    while(scanf("%d%d", &r, &c) != EOF)
    {
        memset(x_map, 0, sizeof(x_map));
        memset(y_map, 0, sizeof(y_map));
        x_cnt = y_cnt = 1;
        for(int i = 0; i < r; i++)
            scanf("%s", G[i]);
        for(int i = 0; i < r; i++)
        {
            for(int j = 0; j < c; j++)
            {
                if(G[i][j] == '*')
                {
                    if(j != 0 && G[i][j - 1] == '*' && G[i][j] == '*')
                        x_map[i][j] = x_cnt;
                    else if(j == 0 && G[i][j] == '*')
                        x_map[i][j] = ++x_cnt;
                    else if(j != 0 && G[i][j - 1] == '.' && G[i][j] == '*')
                        x_map[i][j] = ++x_cnt;
                    else if(G[i][j] == '.')
                        x_map[i][j] = 0;
                }
            }
        }
        for(int j = 0; j < c; j++)
        {
            for(int i = 0; i < r; i++)
            {
                if(G[i][j] == '*')
                {
                    if(i != 0 && G[i - 1][j] == '*' && G[i][j] == '*')
                        y_map[i][j] = y_cnt;
                    else if(i == 0 && G[i][j] == '*')
                        y_map[i][j] = ++y_cnt;
                    else if(i != 0 && G[i - 1][j] == '.' && G[i][j] == '*')
                        y_map[i][j] = ++y_cnt;
                    else if(G[i][j] == '.')
                        y_map[i][j] = 0;
                }
            }
        }
        for(int i = 0; i < r; i++)
            for(int j = 0; j < c; j++)
                if(G[i][j] == '*')
                    if(x_map[i][j] > 0 && y_map[i][j] > 0)
                        _map[x_map[i][j]][y_map[i][j]] = 1;
        printf("%d\n", MaxMatch());
    }
    return 0;
}


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
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