POJ1979 Red and Black(dfs求连通块(的个数))

本文介绍了一个基于深度优先搜索(DFS)算法的迷宫寻路问题解决方案。在一个由红色和黑色方块组成的矩形房间中,一名角色从黑色方块开始,只能在黑色方块上移动,目标是计算所有可达的黑色方块数量。通过递归地访问相邻的黑色方块并标记已访问过的方块,最终统计出所有可达的方块数。

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

Description

There is a rectangular room, covered with square tiles. Each tile is colored either red or black. A man is standing on a black tile. From a tile, he can move to one of four adjacent tiles. But he can’t move on red tiles, he can move only on black tiles.

Write a program to count the number of black tiles which he can reach by repeating the moves described above.

Input

The input consists of multiple data sets. A data set starts with a line containing two positive integers W and H; W and H are the numbers of tiles in the x- and y- directions, respectively. W and H are not more than 20.

There are H more lines in the data set, each of which includes W characters. Each character represents the color of a tile as follows.

‘.’ - a black tile
‘#’ - a red tile
‘@’ - a man on a black tile(appears exactly once in a data set)
The end of the input is indicated by a line consisting of two zeros.

Output

For each data set, your program should output a line which contains the number of tiles he can reach from the initial tile (including itself).

Sample Input

6 9
…#.
…#





#@…#
.#…#.
11 9
.#…
.#.#######.
.#.#…#.
.#.#.###.#.
.#.#…@#.#.
.#.#####.#.
.#…#.
.#########.

11 6
…#…#…#…
…#…#…#…
…#…#…###
…#…#…#@.
…#…#…#…
…#…#…#…
7 7
…#.#…
…#.#…
###.###
…@…
###.###
…#.#…
…#.#…
0 0

Sample Output

45
59
6
13

Solution

https://blog.youkuaiyun.com/NoMasp/article/details/50240483参考文献
这么多年过去了,这个人还是分不清方向。好像回到了去年十月看ppt的时候

AC代码

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
char a[30][30];
int w,h;
int sum=0;
int dx[4]={1,-1,0,0},dy[4]={0,0,1,-1};
int dfs(int x,int y)
{
    a[x][y]='#';
    ++sum;
    for(int i=0;i<4;++i)
    {
        int xx=x+dx[i];
        int yy=y+dy[i];
        if(xx>=1&&xx<=h&&yy>=1&&yy<=w&&a[xx][yy]!='#') dfs(xx,yy);
    }
    return sum;
}
int main()
{
    while(scanf("%d %d",&w,&h)!=EOF&&w!=0&&h!=0)
    {
        char x,y;
        for(int i=1;i<=h;++i)
        {
            getchar();
            for(int j=1;j<=w;++j)
            {
                scanf("%c",&a[i][j]);
                if(a[i][j]=='@')
                {
                    x=i;
                    y=j;
                }
            }
        }
        printf("%d\n",dfs(x,y));
        sum=0;
    }
    return 0;
}

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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