深度优先搜索 (DFS)

本文介绍了一种通过深度优先搜索算法来计算二维地图中湖泊数量的方法。针对给定的N*M矩阵,每个元素代表水('W')或陆地('.'),算法能够找出所有独立湖泊的数量。湖泊定义为相互连接的水域,采用八邻域连接方式。

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


   写在前面的话:搜索问题第一次接触,感觉很陌生,所以只有向大神请教!看看代码也不是很难,就是有一两处比较难懂,特此剪切,深度分析:不就快懂,只求能会。慢慢摸索吧!
A - Lake Counting
Time Limit:1000MS    Memory Limit:65536KB    64bit IO Format:%I64d & %I64u

 

A - Lake Counting
Time Limit:1000MS    Memory Limit:65536KB    64bit IO Format:%I64d & %I64u

Description

Due to recent rains, water has pooled in various places in Farmer John's field, which is represented by a rectangle of N x M (1 <= N <= 100; 1 <= M <= 100) squares. Each square contains either water ('W') or dry land ('.'). Farmer John would like to figure out how many ponds have formed in his field. A pond is a connected set of squares with water in them, where a square is considered adjacent to all eight of its neighbors.       

Given a diagram of Farmer John's field, determine how many ponds he has.     

Input

       * Line 1: Two space-separated integers: N and M

* Lines 2..N+1: M characters per line representing one row of Farmer John's field. Each character is either 'W' or '.'. The characters do not have spaces between them.     

Output

       * Line 1: The number of ponds in Farmer John's field.     

Sample Input

10 12
W........WW.
.WWW.....WWW
....WW...WW.
.........WW.
.........W..
..W......W..
.W.W.....WW.
W.W.W.....W.
.W.W......W.
..W.......W.

Sample Output

3

answer:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int n,m;
char s[104][104];
int dir[8][2]= {-1,-1,-1,0,-1,1,0,-1,0,1,1,-1,1,0,1,1};  // 二维数组,定义一个坐标的四周!八行二列。
bool vis[104][104];
void dfs(int x,int y)      //调用函数:DFS的精髓,也是最难理解的部分!
   {
    int i;
    if(x<0||x>=n||y<0||y>=m||vis[x][y]||s[x][y]=='.')    // 判定条件:池塘的边界!
      return;
 
          vis[x][y]=1;
    for(i=0; i<8; i++)
         dfs(x+dir[i][0],y+dir[i][1]);      //判断该坐标的四周,不满足if,就标记为1.  
              }
 int main()
{
    int i,j,ans;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
        memset(s,0,sizeof(s));
         memset(vis,0,sizeof(vis));     //把所有数标记为零!表明未被、标记前为零
        ans=0;
        for(i=0; i<n; i++)
            scanf("%s",s[i]);
        for(i=0; i<n; i++)
            for(j=0; j<m; j++)
                if(s[i][j]=='W'&&!vis[i][j])      //判断是否标记并且是否为池塘!
                {
                    ans++;
                    dfs(i,j);
                }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}


 


#include<stdio.h>
#include<string.h>
int n,m;
char s[104][104];
int dir[8][2]= {-1,-1,-1,0,-1,1,0,-1,0,1,1,-1,1,0,1,1};
bool vis[104][104];
void dfs(int x,int y)
{
    int i;
    if(x<0||x>=n||y<0||y>=m||vis[x][y]||s[x][y]=='.') return;
    vis[x][y]=1;
    for(i=0; i<8; i++)
        dfs(x+dir[i][0],y+dir[i][1]);
}
int main()
{
    int i,j,ans;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
        memset(s,0,sizeof(s));
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        ans=0;
        for(i=0; i<n; i++)
            scanf("%s",s[i]);
        for(i=0; i<n; i++)
            for(j=0; j<m; j++)
                if(s[i][j]=='W'&&!vis[i][j])
                {
                    ans++;
                    dfs(i,j);
                }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}


 

 

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家技术人员。 使用场景及目标:①理解掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、像采集、3D重建数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度浓度分布,还探讨了操作件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计操作提供理论支持技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量能量守恒方程,能够模拟不同操作件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器动态模拟工具,可用于扰动测试工业应用案例分析。
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