UVa Problem 10010 Where’s Waldorf?(寻找单词)

本文介绍了一个用于在字母矩阵中搜索特定单词的算法。该算法通过预先判定可能的方向和长度,有效地减少了不必要的比较,提高了搜索效率。文章提供了完整的C++实现代码,包括如何遍历矩阵、判定匹配方向及进行匹配尝试。
// Where’s Waldorf? (序找单词) // PC/UVa IDs: 110302/10010, Popularity: B, Success rate: average Level: 2 // Verdict: Accepted // Submission Date: 2011-05-22 // UVa Run Time: 0.016s // // 版权所有(C)2011,邱秋。metaphysis # yeah dot net // // 使用数组来表示方向,在比较之前先判定长度,避免不可能的比较。 #include <iostream> #include <vector> #include <cstring> using namespace std; int abs(int a) { return a >= 0 ? a : (-1) * a; } bool equal(char a, char b) { return (a == b) || (abs(a - b) == 32); } void find(vector < string > & matrix, int nlines, int nrows, string word) { int length = word.length(); int bounds[8][2] = { {-1, 0}, {-1, -1}, {0, -1}, {1, -1}, {1, 0}, {1, 1}, {0, 1}, {-1, 1} }; int test[8]; for (int i = 0; i < nlines; i++) for (int j = 0; j < nrows; j++) if (equal(matrix[i][j], word[0])) { memset(test, 0, sizeof(test)); // 判定八个方向是否需要尝试匹配,若值为 1 表示需要尝试。 if ((j + 1) >= length) test[0] = 1; if ((j + 1) >= length && (i + 1) >= length) test[1] = 1; if ((i + 1) >= length) test[2] = 1; if ((nrows - j) >= length && (i + 1) >= length) test[3] = 1; if ((nrows - j) >= length) test[4] = 1; if ((nrows - j) >= length && (nlines - i) >= length) test[5] = 1; if ((nlines - i) >= length) test[6] = 1; if ((j + 1) >= length && (nlines - i) >= length) test[7] = 1; // 尝试匹配。 for (int m = 0; m < 8; m++) if (test[m]) { int directx = bounds[m][0]; int directy = bounds[m][1]; int posx = j; int posy = i; int start = 0; bool matched = true; while (start < length) if (equal(matrix[posy][posx], word[start])) { start++; posx += directx; posy += directy; } else { matched = false; break; } // 判断是否符合。 if (matched) { cout << (i + 1) << " " << (j + 1) << endl; return; } } } } int main(int ac, char *av[]) { vector < string > matrix; // 字母矩阵。 int cases; // 测试数据组数。 int current = 0; // 当前数据组数。 int nlines; // 矩阵行数。 int nrows; // 矩阵列数。 int nwords; // 每组数据待查找的单词个数。 string line; cin >> cases; while (current < cases) { cin >> nlines >> nrows; cin.ignore(); // 清空向量数组。 matrix.clear(); for (int i = 0; i < nlines; i++) { getline(cin, line); matrix.push_back(line); } cin >> nwords; cin.ignore(); for (int i = 0; i < nwords; i++) { getline(cin, line); find(matrix, nlines, nrows, line); } current++; if (current < cases) cout << '\n'; } return 0; }

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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