【ACM】算法题-阿尔法GO的缺陷(深度搜索解法)(C++)

阿尔法GO的缺陷

题目

众所周知阿尔法GO在围棋上的深度学习能力目前无可匹敌，这天工程师小马想到了一个问题。因为小马很懒，他想把阿尔法GO改造成可以做家务的机器人，虽然阿尔法GO的算法很强，但是它的眼睛却不好使。首先就要改进图像识别，因为它会深度学习，所以你只需要教会它识别简单的图像，它就会自动学习其他更复杂的图像。现在有一些只含有A和H的图像，你能帮助小马吗？

输入

第一行输入整数T，表示数据的组数。
每组数据中，第一行是两个正整数n和m，表示图像的大小。
接下来有n行，每行m个字符，只可能为‘.’ 或‘#’。’.’表示白色，’#’表示黑色。‘#’会通过上下左右或者左上左下连成一个区域，该区域表示字母。
数据保证字母在图像内，不会有缺失。
数据保证图像中只含有A和H，且除字母外无其他黑色区域。不存在空白图像或者含有其他内容的数据
注意，字母不一定是正着的，有可能是斜着或者倒着的。
特别提示：图像一定是黑底白字的，不会出现反色的情况

输出

对于每行数据，输出’Case t: x’，x表示你所识别出来的字母。Case和t之间有一个空格，：和x之间有一个空格
输出样例：
Case 1: A
Case 2: H
Case 3: H

样例输入

3
9 21
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...........#.##......
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10 21
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11 15
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样例输出

Case 1: A
Case 2: H
Case 3: H

思路小导

录入图像（二维数组）并识别无疑使用搜索的方法，我们套用基本的搜索流程应用于此，在这题中不管是深度搜索还是宽度搜索都可以实现（你要知道宽度搜索的优势在于对优先邻域的拓展搜索），这里发挥不了优势，可代码依然可以实现的，我们这一篇就使用深度搜索

1. 确定使用深搜之后，我们对整个程序进行构造，首先是基本的字符二维数组和标记数组book

2. 我们所构造的dfs函数比bfs实现题目要求更加简单，只需迭代深搜，在其中记下count2的数目增加即可

代码流程

#include<bits/stdc++.h>
#include<iostream>
using namespace std;
#define endl '\n'
using ll=long long;
const size_t maxn = 101;
char a[maxn][maxn];
bool book[maxn + 2][maxn + 2];
int T, m, n, count1, count2;
int fx[4][2] = {{0,  1},
                {0,  -1},
                {1,  0},
                {-1, 0}};

void dfs(int x, int y) {
    book[x][y] = true;
    ++count2;
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        int nx = x + fx[i][0];
        int ny = y + fx[i][1];
        if (nx < 0 || nx >= m + 2 || ny < 0 || ny >= n + 2 || book[nx][ny] || a[nx][ny] == '#')continue;
        dfs(nx, ny);
    }
}

int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(nullptr);
    cout.tie(nullptr);
    cin >> T;
    for (int t = 1; t <= T; t++) {
        cin >> m >> n;
        memset(book, 0, sizeof(book));
        memset(a, '.', sizeof(a));
        count1 = 2 * m + 2 * n + 4;
        for (int i = 1; i <= m; i++)
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                cin >> a[i][j];
                if (a[i][j] == '.')count1++;
            }
        count2 = 0;
        dfs(0, 0);
        //cerr<<count1<<" "<<count2<<endl;
        if (count2 == count1)cout << "Case" << " " << t << ":" << " " << "H" << endl;
        else cout << "Case" << " " << t << ":" << " " << "A" << endl;
    }


    return 0;
}

之前上一篇宽搜代码注释已经比较详细，这道题中深搜看来结构更简单更好实现，减少了pair的使用，标记也很方便，且在同一道题有助于我们对不同搜索方法的理解加强。