L2-013 红色警报

本文描述了一个编程问题,要求设计一个程序来检测在战争中城市连通性丧失时触发警报。当失去一个城市导致国家分裂且连通性改变时,输出红警,最后输出GameOver。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

战争中保持各个城市间的连通性非常重要。本题要求你编写一个报警程序,当失去一个城市导致国家被分裂为多个无法连通的区域时,就发出红色警报。注意:若该国本来就不完全连通,是分裂的k个区域,而失去一个城市并不改变其他城市之间的连通性,则不要发出警报。

输入格式:

输入在第一行给出两个整数N(0 < N ≤ 500)和M(≤ 5000),分别为城市个数(于是默认城市从0到N-1编号)和连接两城市的通路条数。随后M行,每行给出一条通路所连接的两个城市的编号,其间以1个空格分隔。在城市信息之后给出被攻占的信息,即一个正整数K和随后的K个被攻占的城市的编号。

注意:输入保证给出的被攻占的城市编号都是合法的且无重复,但并不保证给出的通路没有重复。

输出格式:

对每个被攻占的城市,如果它会改变整个国家的连通性,则输出Red Alert: City k is lost!,其中k是该城市的编号;否则只输出City k is lost.即可。如果该国失去了最后一个城市,则增加一行输出Game Over.

输入样例:

5 4
0 1
1 3
3 0
0 4
5
1 2 0 4 3

输出样例:

City 1 is lost.
City 2 is lost.
Red Alert: City 0 is lost!
City 4 is lost.
City 3 is lost.
Game Over.

代码长度限制

16 KB

时间限制

400 ms

内存限制

64 MB

分析:

检验在失去一个城市后不能到达的城市是否会比原来多出一个以上,若多出一个以上,说明其连通性发生改变;

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=510;
int n,m;
int p[N][N];
bool vis[N];
void dfs(int x)
{
    vis[x]=true;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        if(vis[i]==false&&p[x][i]) dfs(i);
    }
}
int count()
{
    memset(vis,0,sizeof vis);
    int res=0;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        if(!vis[i]) 
        {
            res++;
            dfs(i);
        }
    }
    return res;
}
int main()
{
    cin>>n>>m;
    while(m--)
    {
        int a,b;
        cin>>a>>b;
        p[a][b]=1;
        p[b][a]=1;
    }
    int k;
    cin>>k;
    int tem=count();
    for(int i=0;i<k;i++)
    {
        int x;
        cin>>x;
        for(int i=0;i<n;i++) p[i][x]=0,p[x][i]=0;
        int num=count();
        if(num>tem+1) cout<<"Red Alert: City "<<x<<" is lost!"<<endl;
        else cout<<"City "<<x<<" is lost."<<endl;
        tem=num;
        if(i==n-1) cout<<"Game Over."<<endl;
    }
    
    return 0;
}

### L2-013 红色警报 Java 编程解决方案 对于L2-013红色警报问题,在Java编程环境中,该挑战通常涉及处理颜色检测以及基于特定条件触发报警机制。考虑到JVM不仅限于执行Java字节码文件,还支持多种语言编译后的字节码文件,这表明可以利用丰富的库资源来实现复杂的功能[^1]。 为了应对这一挑战,一种可能的方法是通过图像处理技术识别目标区域内的红色成分。当使用红光照射时,红色物体将会变得更亮,而与其他颜色对比更加明显[^2]。因此,可以通过调整摄像头捕捉到的画面亮度差异来进行判断: ```java import java.awt.Color; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.image.BufferedImage; public class RedAlertDetection { public static boolean isRedAlert(BufferedImage image, int threshold) { long redPixelCount = 0; int totalPixels = image.getWidth() * image.getHeight(); for (int x = 0; x < image.getWidth(); ++x) { for (int y = 0; y < image.getHeight(); ++y) { Color c = new Color(image.getRGB(x, y)); if (c.getRed() > Math.max(c.getBlue(), c.getGreen()) && c.getRed() >= threshold) { redPixelCount++; } } } double ratio = ((double)redPixelCount / totalPixels); return ratio > 0.5; // 如果超过一半像素被认为是红色,则触发警告 } } ``` 上述代码片段展示了如何读取图片并计算其中红色占比的情况。如果红色比例超过了设定阈值(这里假设为50%),则认为存在“红色警报”。
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