Lake Counting--poj2386

Lake Counting
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Description

Due to recent rains, water has pooled in various places in Farmer John's field, which is represented by a rectangle of N x M (1 <= N <= 100; 1 <= M <= 100) squares. Each square contains either water ('W') or dry land ('.'). Farmer John would like to figure out how many ponds have formed in his field. A pond is a connected set of squares with water in them, where a square is considered adjacent to all eight of its neighbors. 

Given a diagram of Farmer John's field, determine how many ponds he has.

Input

* Line 1: Two space-separated integers: N and M 

* Lines 2..N+1: M characters per line representing one row of Farmer John's field. Each character is either 'W' or '.'. The characters do not have spaces between them.

Output

* Line 1: The number of ponds in Farmer John's field.

Sample Input

10 12
W........WW.
.WWW.....WWW
....WW...WW.
.........WW.
.........W..
..W......W..
.W.W.....WW.
W.W.W.....W.
.W.W......W.
..W.......W.

Sample Output

3



这个题可以用深搜也可以用广搜,我就是从这个题,明白了两种搜索方式的不同

大家来体会一下吧!





DFS版:
 1 #include<cstdio>
 2 #include<cstring>
 3 #include<algorithm>
 4 using namespace std;
 5 
 6 char map[101][101];
 7 int mov[8][2]={0,1,0,-1,-1,0,1,0,1,1,-1,-1,1,-1,-1,1};
 8 int m,n;
 9 bool can(int x ,int y)//判断这个点能不能走
10 {
11     if(x<0||x>m-1||y<0||y>n-1||map[x][y]=='.')
12     return false;
13     return true;
14 }
15 
16 void dfs(int x,int y)
17 {
18     int i,xx,yy;
19     for(i=0;i<8;i++)
20     {
21         xx=x+mov[i][0];
22         yy=y+mov[i][1];
23         if(can(xx,yy))
24         {
25             map[xx][yy]='.';//走一个点就标记一下
26             dfs(xx,yy);
27         }
28     }
29 }
30 int main()
31 {
32     int i,j;
33     while(scanf("%d%d",&m,&n)!=EOF)
34     {
35         int sum=0;
36         for(i=0;i<m;i++)
37         scanf("%s",map[i]);
38         for(i=0;i<m;i++)
39         {
40             for(j=0;j<n;j++)
41             {
42                 if(map[i][j]=='W')
43                 {
44                     map[i][j]='.';
45                     dfs(i,j);//每次进入搜索函数就把这个点周围能走的点走完
46                     sum++;
47                 }
48             }
49         }
50         printf("%d\n",sum);
51     }
52     return 0;
53 }

 

BFS版:



 1 #include<cstdio>
 2 #include<cstring>
 3 #include<algorithm>
 4 #include<queue>
 5 using namespace std;
 6 char map[101][101];
 7 int m,n;
 8 int mov[8][2]={0,1,0,-1,1,0,-1,0,1,1,-1,-1,1,-1,-1,1};
 9 struct node
10 {
11     int a,b;
12 }ta,tb;//定义一个结构体用来存坐标
13 bool can(node x)
14 {
15     if(x.a<0||x.a>m-1||x.b<0||x.b>n-1||map[x.a][x.b]=='.')
16     return false;
17     return true;
18 }
19 
20 
21 void bfs(int x,int y)
22 {
23     queue<node> q;
24     ta.a=x;
25     ta.b=y;
26     q.push(ta);//入队
27     while(!q.empty())//直到把队列能访问的都访问过
28     {
29         int i;
30         ta=q.front();
31         q.pop();
32         for(i=0;i<8;i++)
33         {
34             tb.a=ta.a+mov[i][0];
35             tb.b=ta.b+mov[i][1];
36             if(can(tb))
37             {
38                 map[tb.a][tb.b]='.';
39                 q.push(tb);//如果可以访问就入队
40             }
41         }
42     }
43 }
44 
45 
46 int main()
47 {
48     int i,j;
49     while(scanf("%d%d",&m,&n)!=EOF)
50     {
51         int sum=0;
52         for(i=0;i<m;i++)
53         scanf("%s",map[i]);
54         for(i=0;i<m;i++)
55         for(j=0;j<n;j++)
56         {
57             if(map[i][j]=='W')
58             {
59                 map[i][j]='.';
60                 bfs(i,j);
61                 sum++;
62             }
63         }
64         printf("%d\n",sum);
65     }
66     return 0;
67 }

 





具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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