雄伟的城堡

本文介绍了一种使用广度优先搜索算法解决寻找群岛中最大岛屿面积问题的方法。通过修改之前的深度优先搜索代码,实现了对给定地图上最大连续陆地面积的计算。文章提供了完整的C++代码实现,并解释了如何判断和遍历相邻陆地以计算总面积。

题目描述
在一个群岛上,有一个富可敌国的大富翁。他打算在这个群岛上建造一个最大城堡,也就是群岛上最大的岛屿。

输入
第一行是一个整数T,代表测试数据的组数。每组数据中第一行是两个整数n,m,代表地图的大小。接下来n行每行共m个整数。0代表海洋,1代表陆地。其中T<=50,n,m<=200

输出
共T行,最大的面积。

样例输入

1
5 5
0 1 1 0 0
1 1 0 0 0
0 0 1 1 0
0 1 1 1 1 
0 0 1 1 0

样例输出

8

上一篇博客写了深度优先搜索求区域的块数,这篇代码就拿上一篇博客的代码稍微改了一下,求区域的最大面积。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m;
const int maxn=1000;
int a[maxn][maxn];
int inq[maxn][maxn];
int X[4]={0,0,1,-1};
int Y[4]={1,-1,0,0};
struct node{
    int x;
    int y;
}Node;
bool judge(int x,int y){
    if(x<0||x>=n||y<0||y>=m)return false;
    if(inq[x][y]==1||a[x][y]==0)return false;
    return true;
}
int bfs(int x,int y){
    int area=0;
    queue<node>s;
    Node.x=x,Node.y=y;
    s.push(Node);
    inq[x][y]=true;
    while(s.empty()!=1){
        node t=s.front();
        s.pop();
        area++;
        for(int i=0;i<4;i++){
            int newx=t.x+X[i];
            int newy=t.y+Y[i];
            if(judge(newx,newy)){
                Node.x=newx,Node.y=newy;
                s.push(Node);
                inq[newx][newy]=true;
            }
        }
    }
    return area;//返回区域的面积
}
int main(){
	ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);
    cout.tie(0);
    int T;
    cin>>T;
    while(T--){
        cin>>n>>m;
        int sum=0;
        for(int i=0;i<n;i++){
            for(int j=0;j<m;j++){
                cin>>a[i][j];
                inq[i][j]=false;
            }
        }
        for(int i=0;i<n;i++){
            for(int j=0;j<m;j++){
                if(a[i][j]==1&&inq[i][j]==0){
                    sum=max(sum,bfs(i,j));
                }
            }
        }
        cout<<sum<<endl;
    }
	
	return 0;
}

题目来源:2018年安徽省省赛

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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