codeforces1236D Alice and the Doll

本文详细解析了Codeforces编号为1236的问题D的解决方案,通过计算未被障碍物阻挡的路径总长度加上障碍物数量是否等于网格的全部单元格数来判断是否存在一条不经过重复单元格的路径。使用了C++实现,并利用set数据结构进行高效查找。

https://codeforces.com/contest/1236/problem/D

之前用了一种很笨的方法一直WA到最后

然后发现罗哥直接计算走的步数+k==n*m

我好菜啊

#include<bits/stdc++.h>
#define maxl 300010
 
using namespace std;
 
int n,m,k,ans;
struct node
{
	int x,y;
}a[maxl];
set<int> ax[maxl],ay[maxl];
char s[maxl];
 
 
inline void prework()
{
	scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
	for(int i=1;i<=k;i++)
	{
		scanf("%d%d",&a[i].x,&a[i].y);
		ax[a[i].x].insert(a[i].y);
		ay[a[i].y].insert(a[i].x);
	}
}
 
inline void mainwork()
{
	int x=1,y=1,nxtx,nxty,dir=1,upx=n,lowx=1,upy=m,lowy=1;
	long long sum=1;
	while(lowx<=upx && lowy<=upy)
	{
		if(dir==1)
		{
			auto it=ax[x].upper_bound(y);
			if(it!=ax[x].end())
			{
				nxty=min(upy,(*it)-1); 
				sum+=nxty-y,y=nxty,upy=y;
			}
			else
				sum+=upy-y,y=upy; 
			lowx++;
		}
		if(dir==2)
		{
			auto it=ay[y].upper_bound(x);
			if(it!=ay[y].end())
			{
				nxtx=min((*it)-1,upx);
				sum+=nxtx-x,x=nxtx,upx=x;
			}
			else
				sum+=upx-x,x=upx;
			upy--;
		}
		if(dir==3)
		{
			auto it=ax[x].lower_bound(y);
			if(it!=ax[x].begin())
			{
				--it;nxty=max((*it)+1,lowy);
				sum+=y-nxty,y=nxty,lowy=y;
			}
			else
				sum+=y-lowy,y=lowy;
			upx--;
		}
		if(dir==4)
		{
			auto it=ay[y].lower_bound(x);
			if(it!=ay[y].begin())
			{
				--it;nxtx=max((*it)+1,lowx);
				sum+=x-nxtx,x=nxtx,lowx=x;
			}
			else
				sum+=x-lowx,x=lowx;
			lowy++;
		}
		dir++;
		if(dir>4) dir=1;
	}
	if(sum+k==1ll*n*m)
		ans=1;
	else
		ans=0;
}
 
inline void print()
{
	if(ans)
		puts("Yes");
	else
		puts("No");
}
 
int main()
{
	int t=1;
	//scanf("%d",&t);
	for(int i=1;i<=t;i++)
	{ 
		prework();
		mainwork();
		print();
	}
	return 0;
}

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值