hdoj 5335 bfs

本文详细介绍了如何解决HDOJ平台上的5335问题,涉及从出发点搜索最短路径,利用曼哈顿距离递减原则优化搜索过程,并通过BFS算法实现路径查找。重点阐述了如何处理不同出发点情况,以及最终求解路径数字最小值的方法。

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

hdoj 5335

题意:给一个n*m的矩阵,矩阵中每小块上有个数字1或0, 一个人从(1,1)点走到(n,m)点,记录沿途的数字,问这个数字最小是多少。

思路:先找出发点,如果(1,1)是1,那就从(1,1)开始往右和往下搜,这样可以保证曼哈顿距离递减,数字长度为n+m是最短的;如果(1,1)不是1,那就从(1,1)开始搜起点,这个起点必须是从(1,1)能到达的最远的数字为1的块,这样距离终点也是最近的。对于所有这样的块,开始往右往下搜,使曼哈顿距离递减,搜到的点如果有0,答案中就记0,并且继续只从0点搜;如果没有0,答案中就记1,并从1点搜。

其实思路一直都很清晰,但是一直各种错。。还是我弱啊

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
using namespace std;

int n, m;
struct Node{
    int x, y;
};
int ans[2048];
bool vis[1005][1005];
queue<Node>q;
const int M = 1005;
char str[M][M];
int d[4][2] = {1, 0, 0, 1, -1, 0, 0, -1};
int bfs() {
    memset(vis, 0, sizeof vis);
    while(!q.empty()) q.pop();
    Node node;
    node.x = 1, node.y = 1;
    q.push(node);
    vis[node.x][node.y] = true;
    if(str[1][1] == '1') return 2;
    int maxn = 0;
    while(!q.empty()) {
        node = q.front();
        q.pop();
        if(node.x == n && node.y == m) return m + n;
        for(int i = 0; i < 4; i++) {
            Node t = node;
            t.x = node.x + d[i][0], t.y = node.y + d[i][1];
            if(t.x < 1 || t.x > n || t.y < 1 || t.y > m || vis[t.x][t.y]) continue;
            vis[t.x][t.y] = true;
            if(t.x + t.y > maxn) maxn = t.x + t.y;
            if(str[t.x][t.y] == '0') q.push(t);
        }
    }
    return maxn;
}
int cnt;
queue<Node> q0[2], q1[2];
void solve(int a) {
    for(int i = 0; i < 2; i++) {
        while(!q0[i].empty()) q0[i].pop();
        while(!q1[i].empty()) q1[i].pop();
    }
    cnt = 0;
    int now, id = 0;
    now = a;
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        int j = a - i;
        if(j >= 1 && j <= m && str[i][j] == '1' && vis[i][j]){
            Node node;
            node.x = i, node.y = j;
            q1[0].push(node);
        }
    }
    while(now <= m + n){
        memset(vis, 0, sizeof vis);
        while(!q0[id ^ 1].empty()) q0[id ^ 1].pop();
        while(!q1[id ^ 1].empty()) q1[id ^ 1].pop();
        if(q0[id].size() > 0){
            ans[cnt++] = 0;
            if(now == m + n) break;
            while(!q0[id].empty()){
                Node node = q0[id].front(); q0[id].pop();
                for(int i = 0; i < 2; i++){
                    Node t = node;
                    t.x += d[i][0], t.y += d[i][1];
                    if(t.x < 1 || t.x > n || t.y < 1 || t.y > m || vis[t.x][t.y]) continue;
                    vis[t.x][t.y] = true;
                    if(str[t.x][t.y] == '0') q0[id ^ 1].push(t);
                    else q1[id ^ 1].push(t);
                }
            }
        }
        else if(q1[id].size() > 0){
            ans[cnt++] = 1;
            if(now == m + n) break;
            while(!q1[id].empty()) {
                Node node = q1[id].front(); q1[id].pop();
                for(int i = 0; i < 2; i++){
                    Node t = node;
                    t.x += d[i][0], t.y += d[i][1];
                    if(t.x < 1 || t.x > n || t.y < 1 || t.y > m || vis[t.x][t.y]) continue;
                    vis[t.x][t.y] = true;
                    if(str[t.x][t.y] == '0') q0[id ^ 1].push(t);
                    else q1[id ^ 1].push(t);
                }
            }
        }
        id ^= 1;
        now++;
    }
}
main() {
   // freopen("in.txt", "r", stdin);
    int t;
    scanf("%d", &t);
    while(t--){
        scanf("%d %d", &n, &m);
        for(int i = 1; i <= n; i++) scanf("%s", &str[i][1]);
        int a = bfs();
        if(a == n + m && str[n][m] == '0') {
            puts("0");
            continue;
        }
        else {
            solve(a);
            for(int i = 0; i < cnt; i++) printf("%d", ans[i]);
            putchar('\n');
        }
    }
}


内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值