HDU - 1253

本文介绍了一个解决三维迷宫最短路径问题的C++实现,通过使用广度优先搜索(BFS)算法来寻找从起点到终点的最短路径,并判断是否能在给定时间内到达终点。

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

HDU - 1253

#include<cstdio>
#include<queue>
#include<cstring>


using namespace std;



int a,b,c,t;
int mp[57][57][57];
struct  data
{
    int x,y,z;
    int cost;
    data(){cost=0;}
    data(int a,int b,int c,int d)
    {
        z=a;
        x=b;
        y=c;
        cost=d;
    }
}d[1007];

queue<data>que;

bool ok(int x,int y,int z)
{

    if(x<0||x>=b||y<0||y>=c||z<0||z>=a||mp[z][x][y])
    {
        return false;

    }
    return true;
}
bool vis[57][57][57];

int dx[]={0,1,0,-1,0,0};
int dy[]={1,0,-1,0,0,0};
int dz[]={0,0,0,0,1,-1};
int bfs()
{
 memset(vis,0,sizeof vis);
 while(!que.empty())
        que.pop();
vis[0][0][0]=1;
 data st=data(0,0,0,0);
 que.push(st);
    while(!que.empty())
    {
        data now=que.front();
        que.pop();
    if(now.z==a-1&&now.x==b-1&&now.y==c-1)
    {

        return now.cost;
    }
        for(int i=0;i<6;i++)
        {
            int zz,xx,yy;
            xx=now.x+dx[i];
            yy=now.y+dy[i];
            zz=now.z+dz[i];
            if(ok(xx,yy,zz)&&!vis[zz][xx][yy])
            {
                vis[zz][xx][yy]=1;
                que.push(data(zz,xx,yy,now.cost+1));
            }


        }

    }
    return 0x3f3f3f3f;

}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d%d%d%d",&a,&b,&c,&t);

        for(int i=0;i<a;i++)
        {
            for(int j=0;j<b;j++)
            {

                for(int k=0;k<c;k++)
                {
                    scanf("%d",&mp[i][j][k]);
                }
            }
        }


//        for(int i=0;i<a;i++)
//        {
//            for(int j=0;j<b;j++)
//            {
//
//                for(int k=0;k<c;k++)
//                {
//                    printf("%d",mp[i][j][k]);
//                }
//            }
//            puts("");
//        }

        int tmp=bfs();
        if(tmp>t)
        {
            puts("-1");
        }
        else
            printf("%d\n",tmp);


    }
    return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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