bfs+动态规划——子矩阵

原文链接:https://ac.nowcoder.com/acm/problem/16503

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AC代码:

#include<iostream>
#include<string.h>
#include<vector>
#include<math.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int mapp[20][20],n,m,r,c,ans=2147483647;
int lc[20],hc[20][20],f[20][20],visit[20];
vector<int> vec;
void Memset(){
	int i,j,k;
	memset(lc,0,sizeof(lc));
	memset(hc,0,sizeof(hc));
	for(i=1;i<vec.size();i++){
		for(j=1;j<=m;j++){
			lc[j]+=abs(mapp[vec[i]][j]-mapp[vec[i-1]][j]);
		}
	}
	for(i=1;i<=n;i++){
		for(j=i+1;j<=m;j++){
			for(k=0;k<vec.size();k++){
				hc[i][j]+=abs(mapp[vec[k]][i]-mapp[vec[k]][j]);
			}
		}
	}
}
void Memean(){
	int i,j,k;
	f[1][1]=lc[1];
	for(i=1;i<=n;i++){
		for(j=1;j<=i&&j<=c;j++){
			f[i][j]=2147483647;
			if(j==1){
				f[i][j]=lc[i];
			}
			else if(i==j){
				f[i][j]=f[i-1][j-1]+lc[i]+hc[i-1][j];
			}
			else{
				for(k=j-1;k<i;k++){
					f[i][j]=min(f[i][j],f[k][j-1]+lc[i]+hc[k][i]);
				}
			}
			//cout<<i<<" "<<j<<" "<<f[i][j]<<endl;
			if(j==c){
				ans=min(ans,f[i][j]);
			}
		}
	}
}
void dfs(int num,int now){
	int i,j;
	if(num==r){
		Memset();
		Memean();
		return ;
	}
	for(i=now;i<=n;i++){
		if(visit[i]==1) continue;
		visit[i]=1;
		vec.push_back(i);
		dfs(num+1,i);
		vec.pop_back();
		visit[i]=0;
	}
}
int main(){
	int i,j;
	cin>>n>>m>>r>>c;
	memset(mapp,0,sizeof(mapp));
	memset(visit,0,sizeof(visit));
	for(i=1;i<=n;i++){
		for(j=1;j<=m;j++){
			cin>>mapp[i][j];
		}
	}
	dfs(0,1);
	cout<<ans<<endl;
	return 0;
}
### C++ 中使用 BFS 和 For 循环替代 DFS 的实现 在解决网格类问题时,广度优先搜索 (BFS) 可作为深度优先搜索 (DFS) 的有效替代方案。对于岛屿等问题而言,可以利用队列来管理待访问的位置,并通过 `for` 循环迭代处理这些位置。 #### 岛屿数量问题的 BFS 解决方案 下面是一个基于 BFS 来计算岛屿数量的例子: ```cpp #include <vector> #include <queue> using namespace std; class Solution { public: int numIslands(vector<vector<char>>& grid) { if (grid.empty() || grid[0].empty()) return 0; int rows = grid.size(); int cols = grid[0].size(); int islands = 0; vector<pair<int, int>> directions{{0,-1},{-1,0},{0,1},{1,0}}; for (int r = 0; r < rows; ++r){ for (int c = 0; c < cols; ++c){ if (grid[r][c] == '1'){ ++islands; queue<pair<int, int>> q; q.push({r,c}); while (!q.empty()){ auto [row, col] = q.front(); q.pop(); // 如果当前位置已经被标记,则跳过 if(grid[row][col]=='0') continue; // 将当前陆地标记为已访问 grid[row][col]='0'; // 对四个方向上的相邻节点进行探索 for(auto& dir : directions){ int newRow = row + dir.first; int newCol = col + dir.second; // 检查边界条件以及是否是未访问过的土地 if(newRow >= 0 && newRow < rows && newCol >= 0 && newCol < cols && grid[newRow][newCol] == '1') q.push({newRow,newCol}); } } } } } return islands; } }; ``` 此代码片段展示了如何使用 BFS 方法遍历整个地图并统计岛屿的数量。每当遇到一个新的岛屿部分(即值为 `'1'`),就启动一次新的 BFS 查找过程直到该岛完全被淹没为止。在此过程中,所有属于同一座岛屿的部分都会被设置成水 (`'0'`) 以防止重复计数[^1]。
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