HDU-1241-Oil Deposits

本文介绍了一个用于检测地下油藏的算法。通过分析矩形区域土地上的网格数据,使用广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)来确定不同油藏的数量。详细解释了如何处理输入数据并提供两种搜索算法的实现。

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Oil Deposits

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 32726    Accepted Submission(s): 19013


Problem Description
The GeoSurvComp geologic survey company is responsible for detecting underground oil deposits. GeoSurvComp works with one large rectangular region of land at a time, and creates a grid that divides the land into numerous square plots. It then analyzes each plot separately, using sensing equipment to determine whether or not the plot contains oil. A plot containing oil is called a pocket. If two pockets are adjacent, then they are part of the same oil deposit. Oil deposits can be quite large and may contain numerous pockets. Your job is to determine how many different oil deposits are contained in a grid.
 

Input
The input file contains one or more grids. Each grid begins with a line containing m and n, the number of rows and columns in the grid, separated by a single space. If m = 0 it signals the end of the input; otherwise 1 <= m <= 100 and 1 <= n <= 100. Following this are m lines of n characters each (not counting the end-of-line characters). Each character corresponds to one plot, and is either `*', representing the absence of oil, or `@', representing an oil pocket.
 

Output
For each grid, output the number of distinct oil deposits. Two different pockets are part of the same oil deposit if they are adjacent horizontally, vertically, or diagonally. An oil deposit will not contain more than 100 pockets.
 

Sample Input
  
  
1 1 * 3 5 *@*@* **@** *@*@* 1 8 @@****@* 5 5 ****@ *@@*@ *@**@ @@@*@ @@**@ 0 0
 

Sample Output
  
  
0 1 2 2
/******************************
 bfs(广度搜索,用于找出最优解)
*******************************/
#include<stdio.h>
#include<queue>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
bool flag[1000][1000];
char a[1000][1000];
int fx[]={-1,-1,0,0,1,1,1,-1},fy[]={0,1,1,-1,1,-1,0,-1};  //坐标表示移动方向
int m,n;
struct node{
	int x,y;
};
void bfs(int x,int y)
{	
	int i,j;
	flag[x][y]=1;
	queue <node> qu;
	node s;
	s.x=x,s.y=y;
	qu.push(s);
	while(!qu.empty())
	{
		s=qu.front();
		qu.pop();
	
		for(i=0;i<8;i++)
		{
			int xx=s.x+fx[i],yy=s.y+fy[i];
			if(xx>=0&&yy>=0&&xx<m&&yy<n&&!flag[xx][yy]&&a[xx][yy]=='@')
			{
				node w;
				flag[xx][yy]=1;
				w.x=xx,w.y=yy;
				qu.push(w);
			}
		}
 	}
}
int main()
{
	int i,j,ans;
	
	while(~scanf("%d%d",&m,&n))
	{
		if(m==0)
		break;
		memset(flag,0,sizeof(flag));
		ans=0;
		for(i=0;i<m;i++)
			scanf("%s",a[i]);
				for(i=0;i<m;i++)
					for(j=0;j<n;j++)
				if(!flag[i][j]&&a[i][j]=='@')
			ans++,bfs(i,j);
		printf("%d\n",ans);
	}	
	return 0;
}
/*****************************
dfs(深度搜索,遍历所有解)
*****************************/
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
char a[1000][1000];
bool flag[1000][1000];
int n,m;
int fx[]={-1,-1,-1,0,0,1,1,1},fy[]={1,0,-1,1,-1,1,0,-1};
void dfs(int x,int y)
{
	int i,j;
	flag[x][y]=1;
	for(i=0;i<8;i++)
	{
		int xx=x+fx[i],yy=y+fy[i];
		if(xx>=0&&yy>=0&&xx<m&&yy<n&&!flag[xx][yy]&&a[xx][yy]=='@')
		dfs(xx,yy);
	}
}

int main()
{
	while(~scanf("%d%d",&m,&n),m)
	{
		int i,j,ans=0;
		memset(flag,0,sizeof(flag));
		for(i=0;i<m;i++)
		scanf("%s",a[i]);
		for(i=0;i<m;i++)
			for(j=0;j<n;j++)
				if(!flag[i][j]&&a[i][j]=='@')
			ans++,dfs(i,j);
		printf("%d\n",ans);	
	}
	return 0;
} 



内容概要:本文详细介绍了如何利用Simulink进行自动代码生成,在STM32平台上实现带57次谐波抑制功能的霍尔场定向控制(FOC)。首先,文章讲解了所需的软件环境准备,包括MATLAB/Simulink及其硬件支持包的安装。接着,阐述了构建永磁同步电机(PMSM)霍尔FOC控制模型的具体步骤,涵盖电机模型、坐标变换模块(如Clark和Park变换)、PI调节器、SVPWM模块以及用于抑制特定谐波的陷波器的设计。随后,描述了硬件目标配置、代码生成过程中的注意事项,以及生成后的C代码结构。此外,还讨论了霍尔传感器的位置估算、谐波补偿器的实现细节、ADC配置技巧、PWM死区时间和换相逻辑的优化。最后,分享了一些实用的工程集成经验,并推荐了几篇有助于深入了解相关技术和优化控制效果的研究论文。 适合人群:从事电机控制系统开发的技术人员,尤其是那些希望掌握基于Simulink的自动代码生成技术,以提高开发效率和控制精度的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要精确控制永磁同步电机的应用场合,特别是在面对高次谐波干扰导致的电流波形失真问题时。通过采用文中提供的解决方案,可以显著改善系统的稳定性和性能,降低噪声水平,提升用户体验。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论解释和技术指导,还包括了许多实践经验教训,如霍尔传感器处理、谐波抑制策略的选择、代码生成配置等方面的实际案例。这对于初学者来说是非常宝贵的参考资料。
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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