hdoj 1241 dfs1

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
int m,n;
char a[110][100];
bool vis[110][110];
void  dfs(int , int );
int main()
{
    int ans=0;
    while(~scanf("%d%d",&m,&n),m&&n)
    {
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        ans=0;
        for(int i=0; i<m; i++)
        scanf("%s",a[i]);
        for(int i=0;i<m; i++)
            for(int j=0; j<n; j++)
        {
            if(vis[i][j]==0 && a[i][j]=='@' )
            {   ans++;  dfs(i,j);  }


        }
        cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}


void dfs(int i, int j)
{
    if( i<0||j<0||i>=m||j>=n)
        return ;
    if( a[i][j]=='*' || vis[i][j]==1)
        return ;
    vis[i][j]=1;
    for(int k=0; k<=1; k++)
        for(int l=0; l<=1; l++)
    {


        if(l!=0|| k!=0)
            dfs(i+k,j+l);
    }
}







基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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