poj 2226 Muddy Fields

题目:Muddy Fields

题意:
有一块矩形的农场,其中有一些地是草,有一些地是泥。现要将所有泥地上都铺上木板,且木板不能覆盖草。木板为矩形,且宽始终为1,木板可相互重合。

思路:
把每块木板看做点,两块木板的重合的点看做边(由于每个泥地都可以看做是两块木板的交点,所以可以知道图上的每条边和泥地一一对应)。
因为木板只有横和竖两种状态,所以可以人为的把点根据横竖分为两块。又由于横着的两块木板不想交,竖着的木板也互不相交,所以这两块点每块之间没有连边。所以可以知道,这张图是一个二分图。
然后对于这个二分图,我们要求用最少的覆盖到所有的边,即最小点覆盖,也就是求二分图的最大匹配。
对于二分图的匈牙利算法,我基本上忘光了,照着原来的模板打了一遍……
要注意建图只用建单向边就好。

代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<cstring>
using namespace std;

#define maxn 50*50*2
#define readc(x) while((~scanf("%c",&x))&&x!='.'&x!='*')
#define read(x) scanf("%d",&x)
#define write(x) printf("%d",x)

int n,m;
char mp[maxn+5][maxn+5];

vector<int> g[maxn+5];
int id1[maxn+5][maxn+5],id2[maxn+5][maxn+5];
int cnt1,cnt2;

int use[maxn+5],match[maxn+5];

bool dfs(int x,int fa) {
    for(int i=0; i<g[x].size(); i++) {
        int y=g[x][i];
        if(use[y]||y==fa) continue;
        use[y]=true;
        if(!match[y]||dfs(match[y],x)) {
            match[y]=x;
            return true;
        }
    }
    return false;
}

void readin() {
    read(n);
    read(m);
    for(int i=1; i<=n; i++)
        for(int j=1; j<=m; j++)
            readc(mp[i][j]);
    for(int i=1; i<=n; i++)
        for(int j=1; j<=m; j++)
            if(mp[i][j]=='*')
                if(mp[i-1][j]=='*') id1[i][j]=id1[i-1][j];
                else id1[i][j]=++cnt1;
    for(int i=1; i<=n; i++)
        for(int j=1; j<=m; j++)
            if(mp[i][j]=='*')
                if(mp[i][j-1]=='*') id2[i][j]=id2[i][j-1];
                else id2[i][j]=(++cnt2)+cnt1;
}

void makeg() {
    for(int i=1; i<=n; i++)
        for(int j=1; j<=m; j++)
            if(mp[i][j]=='*') {
                g[id1[i][j]].push_back(id2[i][j]);
            }
}

int slv() {
    int x=0;
    for(int i=1; i<=cnt1; i++) {
        memset(use,0,sizeof(use));
        x+=dfs(i,0);
    }
    return x;
}

int main() {
    readin();
    makeg();
    write(slv());
    return 0;
}
内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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