poj1024 bfs

POJ2688状态压缩(可以+DFS剪枝) 题意:       给你一个n*m的格子,然后给你一个起点,让你遍历所有的垃圾,就是终点不唯一,问你最小路径是多少? 思路:       水题,方法比较多,最省事的就是直接就一个BFS状态压缩暴搜就行了,时间复杂度20*20*1024的,完全可以接受,但是被坑了,一开始怎么交都TLE,后来又写了一个BFS+DFS优化,就是跑之前先遍历一遍图,看看是不是所有的垃圾点都能遍历到,这样还是 阅读详情

这题写的很苦手啊,详解见poj discuss.

#include <iostream>
#include <string>
#include <queue>
using namespace std;
struct point{
       int x,y;
};
int g[101][101][5],cas,n,m,k,x1[1010],x2[1010],y1[1010],y2[1010];
int a[101][101],b[101][101],x,y;
bool ans,v[101][101];
string s;
void bfs1(int x,int y) {
     int c,d,cc,dd,key;
     point tmp;
     queue<point> q;
     while (!q.empty()) q.pop();
     a[x][y] = 0;
     tmp.x = x;
     tmp.y = y;
     q.push(tmp);
     while (!q.empty()) {
           cc = q.front().x;
           dd = q.front().y;
           key = a[cc][dd];
           q.pop();
           for (int k=0;k<4;k++) {
               c = cc;
               d = dd;
               if (g[c][d][k]) {
                  if (k==0) c++;
                  if (k==1) d++;
                  if (k==2) c--;
                  if (k==3) d--;
                  if (a[c][d]==-1) {
                                  a[c][d] = key+1;
                                  tmp.x = c;
                                  tmp.y = d;
                                  q.push(tmp);
                  }
               }
           }
     }
}
void bfs2(int x,int y) {
     int c,d,cc,dd,key;
     point tmp;
     queue<point> q;
     while (!q.empty()) q.pop();
     b[x][y] = 0;
     tmp.x = x;
     tmp.y = y;
     q.push(tmp);
     while (!q.empty()) {
           cc = q.front().x;
           dd = q.front().y;
           key = b[cc][dd];
           q.pop();
           for (int k=0;k<4;k++) {
               c = cc;
               d = dd;
               if (g[c][d][k]) {
                  if (k==0) c++;
                  if (k==1) d++;
                  if (k==2) c--;
                  if (k==3) d--;
                  if (b[c][d]==-1) {
                                  b[c][d] = key+1;
                                  tmp.x = c;
                                  tmp.y = d;
                                  q.push(tmp);
                  }
               }
           }
     }
}                                          
int main() {
    scanf("%d",&cas);
    while (cas--) {
          scanf("%d%d",&n,&m);
          cin >> s;
          memset(g,1,sizeof(g));
          for (int i=0;i<n;i++)
              g[i][0][3] = g[i][m-1][1] = 0;
          for (int i=0;i<m;i++)
              g[0][i][2] = g[n-1][i][0] = 0;
          scanf("%d",&k);
          for (int i=1;i<=k;i++) {
              scanf("%d%d%d%d",&x1[i],&y1[i],&x2[i],&y2[i]);
              if (x1[i]==x2[i]) {
                 if (y1[i]<y2[i]) {
                                  g[x1[i]][y1[i]][1] = 0;
                                  g[x2[i]][y2[i]][3] = 0;
                 }
                 else {
                                  g[x1[i]][y1[i]][3] = 0;
                                  g[x2[i]][y2[i]][1] = 0;
                 }
              }
              else {
                 if (x1[i]<x2[i]) {
                                  g[x1[i]][y1[i]][0] = 0;
                                  g[x2[i]][y2[i]][2] = 0;
                 }
                 else {
                                  g[x1[i]][y1[i]][2] = 0;
                                  g[x2[i]][y2[i]][0] = 0;
                 }
              }
          }
          memset(v,0,sizeof(v));
          x = 0;
          y = 0;
          v[x][y] = 1;
          for (int i=0;i<s.length();i++) {
              if (s[i]=='R') x++;
              if (s[i]=='L') x--;
              if (s[i]=='U') y++;
              if (s[i]=='D') y--;
              v[x][y] = 1;
          }
          memset(a,-1,sizeof(a));
          memset(b,-1,sizeof(b));
          bfs1(0,0);
          bfs2(x,y);
          ans = true;
          for (int i=0;i<n;i++)
              for (int j=0;j<m;j++)
                  if (v[i][j]==0 && a[i][j]+b[i][j]==s.length())
                     ans = false;
          if (ans) {
                   for (int i=1;i<=k;i++) 
                       if (a[x1[i]][y1[i]]+b[x2[i]][y2[i]]>s.length() &&
                          a[x2[i]][y2[i]]+b[x1[i]][y1[i]]>s.length()) {
                          ans = false;
                          break;
                       }
          }
          for (int j=m-1;j>=0;j--)    //全围起来!! 
              for (int i=0;i<n;i++)
                  if (a[i][j]==-1) {
                                   ans = false;
                                   break;
                  }
          
          if (ans) printf("CORRECT\n");
          else printf("INCORRECT\n");
    }
    return 0;
}


多模态大模型学习路线:从CLIP到LLaVA的完整实战指南 多模态大模型旨在让一个模型同时理解图像、文本等多种信息形式,其核心挑战在于数据异构与模态对齐。以CLIP为代表的对比学习范式,通过拉近匹配图文对、推远不匹配对的训练目标,将视觉与文本映射到统一向量空间,奠定了多模态模型的基础。随后,BLIP-2的Q-Former桥接架构与LLaVA的简洁投影拼接范式,推动了从对齐到生成的演进。在实际工程中,基于开源模型如Qwen-VL进行LoRA微调和本地部署已日趋成熟,可应用于图文知识库、票据识别、UI理解等垂直场景。本文系统梳理了从基础理论到代码复现、微调部署的完整学习 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

POJ 1024 Tester Program

/* WA 主要思路: 首先DFS建立层次图。 然后判断,路径是否唯一,墙壁是否重复。 */ #include //#define TEST using namespace std; const int nMax = 105; const int mMax = 10100; int dis_s[nMax][nMax], dis_e[nMax][nMax]; char s[mMax]; stru

884

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

poj 1137 / zoj 1301 (BFS)

最近想刷一些搜索题目, 看到了这题, 这题就是个bfs需要点状压的小技巧, 感觉做搜索题目, 主要还是要仔细很耐心吧。。。 (此题在poj上有个trick, 就是一个房间开关灯时要按字典序, 读入后排个序就可以了。。。) 代码很丑: #include #include #include #include #include #include #include #inc

一个人的生活 954

POJ1024 Tester Program

题目来源:http://poj.org/problem?id=1024 题目大意:   有一个迷宫,迷宫的起点在(0,0)处。给定一条路径,和该迷宫墙的设置,要求验证该路径是否为唯一的最短路径,该种墙的设置中是否存在多于的墙,可结合图进行理解。   输入:第一行制定测试用例数。每个测试用例的第一行为两个正整数,指明迷宫的长和宽。接下来是给定的最短路径,用由L(左)R(右)U(上)D(下)组...

weixin_30256901的博客 195

Poj 1024

传送门 判断给定的路径是否是迷宫的唯一最短路径,判断迷宫是否有墙多余 bfs计算出每个点分别到起点和终点的最短路径 路径是否是迷宫的唯一最短路径:将路径上的点和墙两侧的点标记,查看是否有非标记的点到起点和终点之和小于等于给定路径长度 是否有墙多余:设墙两侧的点分别为a、b,若a到起点的距离与b到终点的距离大于路径长度并且a到终点的距离与b到起点的距离大于路径长度,则墙多余   ...

weixin_30627341的博客 203

poj1024:Tester Program给出最短路径求对应迷宫

题意大概如下:給出最短路径,要求一个迷宫,使得该迷宫的唯一最短路径即为此路径,且迷宫中的每一堵墙都不能多余。然后给出一种方案,要你判断此方案是否正确。 我的算法是:先bfs得出一条最短路径和最短路径的总数,若大于1或者跟输入的最短路径不同均不可以。然后计算对于每一个墙,如果可以通过该墙的话最短路径是多少。 如果有算出大于输入的最短路径的(也即是该墙多余),也不可以。算法完毕; AC代码如下:

To lose to pursue. 1657

poj 3439 Server Relocation 最短路bfs

题意: 给n

sepNINE的专栏 692

poj 搜索题目

简单搜索(1)深度优先搜索 (poj2488,poj3009,poj1321) (2)广度优先搜索 (poj3278,poj1426,poj3126,poj3087.poj3414,poj2251,poj3083)(3)简单搜索技巧和剪枝(poj2531,poj1416,poj2676,1129) 搜索、回溯、遍历 1022 1111 1118 1129 11...

angel774422的博客 217

poj 1753 骑士游历问题 广度优先搜索 + 位压缩

//====================================================================== // //> Author : flowertree //> About : poj 1753 //> Time : 2015.12.28 //> Algorithm : BFS + 位压缩 黑白棋问题 //

379

[POJ2387] Til the Cows Come Home(最短路)

传送门:POJ 2387 Til the Cows Come Home 千万看清点数和路径数的输入顺序。否则。你会像我一样WA和RE一个下午。 #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <string.h> #define INF 0x3f3f3f3f us...

坤斤拷的博客 183
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琴空
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