hrbust 哈理工oj 1743 Word Search【DFS过】

本文介绍了一个矩阵搜索问题,目标是在一个包含大写字母的矩阵中寻找特定单词。通过改进搜索策略,采用更具目的性的深度优先搜索(DFS),显著提高了搜索效率。

Word Search
Time Limit: 1000 MSMemory Limit: 65535 K
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Description

There is a matrix only contains uppercase letters. Try to find a word in this matrix.

You can go toward four directions (top, bottom, left, right), each position can only be visited once.


Input

There are multiple test cases. The first line is a positive integer T, indicating the number of test cases.

For each test case, the first line contains three integer n, m, q. 

Then a matrix with size of n*m follows. After the matrix are q lines. 

Each line is a word with uppercase letters only. The length of each word is no more than 50.

(1<=n, m <= 50,1 <= q <= 50)


Output

For each test, output q lines. If the word of ith line exists, print "Yes" in the ith line, else print "No".

Output a blank line after each test case.


 
Source
哈理工2013春季校赛 - 现场赛
Sample Input
2
3 4 3
ABCE
SFCS
ADEE
ABCCED
SEE
ABCB
5 5 5
YYBDC
PMFNJ
KGJKD
HUAOP
JMUSB
MFMYBDCJN
BXIPOUCIMFVOHFNWO
KOAUMUSB
GJNNOB
CJC
Sample Output
Yes
Yes
No


No
No
Yes
No
No

这个题还是很容易T掉的一个题,最开始的思路是这样的:对于每一个字符串,如果能够在DFS过程中找到这条组成这个字符串的路径,标记上,然后输出YES,结果T了。。。。

原因很简单,如果图比较大的话,我们这样漫无目的的去搜是一定会T的,如果我们目的性明确的情况下去搜,必然就会节省很多时间。

正确思路是这样的:输入一个字符串,测出其长度,并且在图中找到字符串首字母,然后从首字母处出发DFS,找到的下一个位子要和字符串的第二个字母匹配上,然后进入下一层DFS,这层找到的下一个位子要和字符串的第三个字母匹配上,这样就会节省很多走了不该走的地方的时间。

第一发TLE,第二种思路(正确思路)17ms

AC代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
using namespace std;
int vis[55][55];
char a[55][55];
char bijiao[55];
char tmp[55];
int fx[4]={0,0,1,-1};
int fy[4]={1,-1,0,0};
int n,m;
int len;
int ok;
void dfs(int x,int y,int cur)
{
    if(ok==1)return ;
    if(cur==len)
    {
        ok=1;
        return ;
    }
    for(int i=0;i<4;i++)
    {
        int xx=x+fx[i];
        int yy=y+fy[i];
        if(xx>=0&&xx<n&&yy>=0&&yy<m&&vis[xx][yy]==0&&a[xx][yy]==tmp[cur])
        {
            //printf("%d %d %c cur:%d\n",xx,yy,tmp[cur],cur);
            vis[xx][yy]=1;
            dfs(xx,yy,cur+1);
            vis[xx][yy]=0;
        }
    }
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        int q;
        scanf("%d%d%d",&n,&m,&q);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%s",a[i]);
        }
        while(q--)
        {
            int x,y;
            scanf("%s",tmp);
            len=strlen(tmp);
            ok=0;
            memset(vis,0,sizeof(vis));
            for(int i=0;i<n;i++)
            {
                for(int j=0;j<m;j++)
                {
                    if(a[i][j]==tmp[0])
                    {
                        memset(vis,0,sizeof(vis));
                        vis[i][j]=1;
                        dfs(i,j,1);
                    }
                    if(ok==1)break;
                }
                if(ok==1)break;
            }
            if(ok==1)
            {
                printf("Yes\n");
            }
            else
            {
                printf("No\n");
            }
            ok=0;
        }
        printf("\n");
    }
}





本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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