NYOJ92 图像有用区域 【BFS】

本文探讨了一种图像处理算法中的内存使用问题,通过优化遍历图像的方式避免了内存溢出,具体介绍了如何通过标记已访问节点来减少不必要的内存占用。

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

碰到了一个以前从未见过的奇怪问题:先上截图:

运行号 用户 题目 结果 时间 内存 语言 提交时间
895360
长木图像有用区域Accepted5085724C/C++06-13 19:26:41
895352
长木图像有用区域MemoryLimitExceeded----C/C++06-13 18:24:34
895351
长木图像有用区域MemoryLimitExceeded----C/C++06-13 18:23:05
895348
长木图像有用区域MemoryLimitExceeded----C/C++06-13 18:19:59
895347
长木图像有用区域MemoryLimitExceeded----C/C++06-13 18:14:47
895345
长木图像有用区域MemoryLimitExceeded----C/C++06-13 18:08:41
895342
长木图像有用区域MemoryLimitExceeded----C/C++06-13 18:00:17

内存限制是65兆,修改之前超了6次,修改之后却只占5兆内存,真是奇了怪了。修改的地方仅仅是在入队之前把像素点给标注为0...教训是修改后再入队列..原因应该是好些已经入队的点重复入队了。



图像有用区域

时间限制: 3000 ms  |  内存限制: 65535 KB
难度: 4
描述

“ACKing”同学以前做一个图像处理的项目时,遇到了一个问题,他需要摘取出图片中某个黑色线圏成的区域以内的图片,现在请你来帮助他完成第一步,把黑色线圏外的区域全部变为黑色。

     

                图1                                                        图2 

已知黑线各处不会出现交叉(如图2),并且,除了黑线上的点外,图像中没有纯黑色(即像素为0的点)。

输入
第一行输入测试数据的组数N(0<N<=6)
每组测试数据的第一行是两个个整数W,H分表表示图片的宽度和高度(3<=W<=1440,3<=H<=960)
随后的H行,每行有W个正整数,表示该点的像素值。(像素值都在0到255之间,0表示黑色,255表示白色)
输出
以矩阵形式输出把黑色框之外的区域变黑之后的图像中各点的像素值。
样例输入
1
5 5
100 253 214 146 120
123 0 0 0 0
54 0 33 47 0
255 0 0 78 0
14 11 0 0 0
样例输出
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 33 47 0
0 0 0 78 0
0 0 0 0 0

AC代码:

//在外面加一圈非0,再广搜
#include <cstdio>
#include <queue>
using std::queue;
int t, w, h, arr[962][1442];
int mov[][2] = {-1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, -1};
queue<int> Q;

bool check(int x, int y){
	if(x < 0 || y < 0 || x > h + 1 || y > w + 1)
		return 0;
	if(!arr[x][y]) return 0;
	return 1;
}

void BFS(){
	int x, y, a, b;
	Q.push(0); Q.push(0);
	arr[0][0] = 0;
	while(!Q.empty()){
		x = Q.front(); Q.pop();
		y = Q.front(); Q.pop();
		for(int i = 0; i < 4; ++i){
			a = x + mov[i][0];
			b = y + mov[i][1];
			if(check(a, b)){
				arr[a][b] = 0;
				Q.push(a); Q.push(b);
			}
		}
	}
}

int main(){
	scanf("%d", &t);
	while(t--){
		scanf("%d%d", &w, &h);
		for(int i = 0; i <= w + 1; ++i){
			arr[0][i] = 1;
			arr[h+1][i] = 1;
		}
			
		for(int i = 1; i <= h; ++i){
			arr[i][0] = 1;
			for(int j = 1; j <= w; ++j)
				scanf("%d", &arr[i][j]);
			arr[i][w+1] = 1;
		}
		BFS();
		for(int i = 1; i <= h; ++i){
			for(int j = 1; j <= w; ++j){
				if(j != w) printf("%d ", arr[i][j]);
				else printf("%d\n", arr[i][j]);
			}
		}
	}
	return 0;
}

MLE代码:

#include <cstdio>
#include <queue>
using std::queue;
int t, w, h, arr[962][1442];
int mov[][2] = {-1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, -1};
queue<int> Q;

bool check(int x, int y){
	if(x < 0 || y < 0 || x > h + 1 || y > w + 1)
		return 0;
	if(!arr[x][y]) return 0;
	return 1;
}

void BFS(){
	int x, y;
	Q.push(0); Q.push(0);
	while(!Q.empty()){
		x = Q.front(); Q.pop();
		y = Q.front(); Q.pop();
		arr[x][y] = 0;  //仅仅是这里不同
		for(int i = 0; i < 4; ++i){
			if(check(x + mov[i][0], y + mov[i][1])){
				Q.push(x + mov[i][0]);
				Q.push(y + mov[i][1]);
			}
		}
	}
}

int main(){
	scanf("%d", &t);
	while(t--){
		while(!Q.empty()) Q.pop();
		scanf("%d%d", &w, &h);
		for(int i = 0; i <= w + 1; ++i){
			arr[0][i] = 1;
			arr[h+1][i] = 1;
		}
			
		for(int i = 1; i <= h; ++i){
			arr[i][0] = 1;
			for(int j = 1; j <= w; ++j)
				scanf("%d", &arr[i][j]);
			arr[i][w+1] = 1;
		}
		BFS();
		for(int i = 1; i <= h; ++i){
			for(int j = 1; j <= w; ++j){
				if(j != w) printf("%d ", arr[i][j]);
				else printf("%d\n", arr[i][j]);
			}
		}
	}
	return 0;
}
        



内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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