HDUOJ1312 Red and Black

本文介绍了一个使用深度优先搜索(DFS)算法解决迷宫寻路问题的经典案例。在一个由黑色和红色方块组成的矩形房间中,从一个指定的黑色起点出发,寻找所有可达的黑色方块。通过递归的方式实现DFS算法,最终统计并输出可到达的所有黑色方块数量。

Red and Black

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 2083Accepted Submission(s): 1356


Problem Description
There is a rectangular room, covered with square tiles. Each tile is colored either red or black. A man is standing on a black tile. From a tile, he can move to one of four adjacent tiles. But he can't move on red tiles, he can move only on black tiles.

Write a program to count the number of black tiles which he can reach by repeating the moves described above.

Input
The input consists of multiple data sets. A data set starts with a line containing two positive integers W and H; W and H are the numbers of tiles in the x- and y- directions, respectively. W and H are not more than 20.

There are H more lines in the data set, each of which includes W characters. Each character represents the color of a tile as follows.

'.' - a black tile
'#' - a red tile
'@' - a man on a black tile(appears exactly once in a data set)

Output
For each data set, your program should output a line which contains the number of tiles he can reach from the initial tile (including itself).

Sample Input
6 9 ....#. .....# ...... ...... ...... ...... ...... #@...# .#..#. 11 9 .#......... .#.#######. .#.#.....#. .#.#.###.#. .#.#..@#.#. .#.#####.#. .#.......#. .#########. ........... 11 6 ..#..#..#.. ..#..#..#.. ..#..#..### ..#..#..#@. ..#..#..#.. ..#..#..#.. 7 7 ..#.#.. ..#.#.. ###.### ...@... ###.### ..#.#.. ..#.#.. 0 0

Sample Output
45 59 6 13

【解题思路】像四个方向搜索可达的.的数量,并吧访问过的标记为#

#include<iostream> #include<stdio.h> using namespace std; #define N 21 char arc[N][N]; int set[N][N], w, h; int d[4][2] = { { -1, 0 }, { 1, 0 }, { 0, 1 }, { 0, -1 } }; int k; int dfs(int x, int y) { arc[x][y] = '#'; for (int i = 0; i < 4; i++) { int px = x + d[i][0]; int py = y + d[i][1]; if (px >= 0 && py >= 0 && px < h && py < w && arc[px][py] != '#') { k++; dfs(px, py); } } return k; } int main() { int i, j; int x, y; while (cin >> w >> h && w && h) { k = 1; for (i = 0; i < h; i++) for (j = 0; j < w; j++) { cin >> arc[i][j]; if (arc[i][j] == '@') { x = i;y = j; } } cout << dfs(x, y) << endl; } return 0; }

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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