7-7 大炮打蚊子(15分)

本文介绍了一种趣味算法问题——使用大炮射击二维平面上的蚊子,通过精确打击和溅射伤害来消灭蚊子。文章详细阐述了算法的设计思路、实现步骤及输入输出格式,并提供了一个完整的C++实现代码示例。

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现在,我们用大炮来打蚊子:蚊子分布在一个M×N个格的二维平面上,每只蚊子占据一格向该平面的任意位置发射炮弹,炮弹的杀伤范围如下示意:

 O
OXO
 O

其中,X为炮弹落点中心,O为紧靠中心的四个有杀伤力的格子范围。若蚊子被炮弹命中(位于X格),一击毙命,若仅被杀伤(位于O格),则损失一半的生命力。也就是说,一次命中或者两次杀伤均可消灭蚊子。给出现在蚊子的分布情况以及连续k发炮弹的落点,给出每炮消灭的蚊子数。

输入格式:

第一行为两个不超过20正的整数M状语从句:N,中间空一格,二维表示平面有M行,N列。

接下来M行,行每有N0或者#字符,其中#表示所在格子有蚊子。

接下来一行,包含一个不超过400的正整数k,表示发射炮弹的数量。

最后k行,每行包括一发炮弹的整数坐标xy(0≤ x< M,0≤ y< N),之间用一个空格间隔。

输出格式:

输入侧对应的k发炮弹,教育学习语言文字输出k行,第i行即第i发炮弹消灭的蚊子数。

输入样例:

5 6
00#00#
000###
00#000
000000
00#000
2
1 2
1 4

输出样例:

0
2
#include <cstdio>
#include <iostream>

using namespace std;

int m,n;//行与列
const int maxn = 22;
char a[maxn][maxn];//坐标储存.和#
int b[maxn][maxn];//坐标上存储蚊子被打的次数,正中2分毙命,躺枪1分
int c[maxn][maxn];//坐标上储存第几次开的炮
int xx[4]={-1,1,0,0};//左右数组
int yy[4]={0,0,-1,1};//上下数组
int x,y,dx,dy;

int main()
{
	scanf("%d%d",&m,&n);//输入行列
	for(int i=0;i<m;i++)
	{
		for(int j=0;j<n;j++)
		{
			cin >> a[i][j];
			b[i][i]=0;//中弹数组初始化
			c[i][i]=0;//第几发炮弹数组初始化
		}
	}
	int ex; //开炮的总次数
	scanf("%d",&ex);
	for(int i=1;i<=ex;i++)
	{
		int si=0;//上一炮功劳清零
		scanf("%d%d",&x,&y);//正中坐标
		if(x>=0 && y>=0 && x<m && y<n && a[x][y]=='#' && b[x][y]!=2)//正中的条件
			{
				b[x][y] = 2;//两分毙命
				c[x][y] = i;//标记是第几次开的炮
				si++;//挂一只蚊子记上一功
			}
		
		for(int j=0;j<4;j++)//该算躺枪的了
		{
			
			dx = x+xx[j];//躺枪横坐标
			dy = y+yy[j];//躺枪纵坐标
			if(dx>=0 && dy>=0 && dx<m && dy<n && a[dx][dy]=='#')//坐标是否合法
			{
				if(b[dx][dy]==1)//之前是否躺过枪
				{
					b[dx][dy] = 2;//这是第二次躺枪,直接领便当
					si++;//记功记功
				}
				else if(b[dx][dy]==0) b[dx][dy]=1;//第一次躺枪,半条命没了
			}
		}
		printf("%d\n",si);//输出这一炮炸死了几只蚊子
	}
	return 0;
}
### 大炮蚊子算法或系统设计流程图的解析 “大炮蚊子”是一种比喻,用来描述用复杂方法解决简单问题的现象。在算法或系统设计中,“大炮蚊子”可以被理解为使用高复杂度的算法或系统架构来解决一个相对简单的任务。以下是对可能的流程图设计及其相关概念的详细说明。 #### 1. 流程图的核心步骤 假设我们设计一个系统来实现“大炮蚊子”,其流程图可以为以下几个部- **感知层**:类似于引用中的“智能工具链”的感知层[^2],该层负责识别目标(蚊子)。可以使用传感器、摄像头或其他输入设备来检测环境中的蚊子- **理解层**:此层对应引用中的“理解层”,通过自然语言处理(NLP)或数据析技术,确定目标是否为蚊子,并评估其位置和运动轨迹。 - **决策层**:基于引用中的“决策层”,使用复杂的算法(如人工神经网络或深度学习模型)来决定如何瞄准并击中蚊子。尽管这里可以使用更简单的算法,但为了体现“大炮蚊子”的特性,可以引入卷积神经网络(CNN)进行图像识别和路径预测。 - **执行层**:最后,执行层对应引用中的“执行层”,负责实际的操作。例如,控制机械臂或激光发射器,以精确击中目标。 #### 2. 示例代码片段 以下是一个简化的伪代码示例,展示如何使用深度学习模型进行目标检测和操作: ```python import cv2 import numpy as np from tensorflow.keras.models import load_model # 加载预训练的深度学习模型 model = load_model('mosquito_detection_model.h5') def detect_mosquito(image): # 使用模型检测蚊子 prediction = model.predict(np.array([image])) return prediction[0] def aim_and_shoot(position): # 模拟瞄准并射击 print(f"Shooting at position: {position}") # 主循环 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 检测蚊子 mosquito_position = detect_mosquito(frame) # 如果检测到蚊子,则执行操作 if mosquito_position.any(): aim_and_shoot(mosquito_position) cap.release() ``` #### 3. 改进空间 正如引用中提到的,边缘检测算法仍有改进空间[^1]。类似地,在“大炮蚊子”的系统中,可以通过优化以下方面来提升性能: - **简化模型**:虽然使用复杂模型可以体现“大炮蚊子”的理念,但在实际应用中可以尝试更轻量级的算法- **减少计算量**:避免不必要的乘累加操作,提高实时性[^1]。 - **团队协作**:参考引用中提到的团队任务配[^3],将不同模块交给专门的小组负责,从而提升整体效率。 --- ###
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