letters (dps)

本文探讨了一个基于深度优先搜索(DFS)算法的问题解决策略。在一个roe*col的字母矩阵中,从左上角出发,可以向上下左右四个方向移动,目标是在不重复经过同一字母的情况下,最大化经过的字母数量。文章提供了详细的代码实现,展示了如何通过DFS遍历矩阵,记录已访问的路径,并更新最大值。

Problem Description

给出一个roe*col的大写字母矩阵,一开始的位置为左上角,你可以向上下左右四个方向移动,并且不能移向曾经经过的字母。问最多可以经过几个字母。

 

思路:

基本的dfs

 

代码:

#include<iostream>
using namespace std;
const int Max = 30;
 
int row, col, ans = 0;
char map[Max][Max];
bool vis[Max];
int dr[4] = {-1, 0, 0, 1};
int dc[4] = {0, -1, 1, 0};
 
bool inmap(int r, int c){
    if(r >= 1 && r <= row && c >= 1 && c <= col)
        return true;
    return false;
}
 
void dfs(int dep, int now_r, int now_c){
    if(dep > ans) ans = dep;
    for(int i = 0; i < 4; i ++){
        int r = now_r + dr[i];
        int c = now_c + dc[i];
        if(inmap(r, c) && !vis[map[r][c] - 'A']){
            vis[map[r][c] - 'A'] = true;
            dfs(dep + 1, r, c);
            vis[map[r][c] - 'A'] = false;
        }
    }
}
 
int main(){
    cin >> row >> col;
    for(int i = 1; i <= row; i ++)
        for(int j = 1; j <= col; j ++)
            cin >> map[i][j];
    memset(vis, false, sizeof(vis));
    vis[map[1][1] - 'A'] = true;
    dfs(1, 1, 1);
    cout << ans << endl;
    return 0;
}

 

### 关于 Transportation Letters in Computer Science Context 在计算机科学领域中,“Transportation Letters”通常指的是专注于交通系统建模、分析和优化的研究期刊或论文集。这些研究涉及多个学科交叉,包括但不限于运筹学、人工智能、数据挖掘以及网络理论等[^1]。 #### 论文与资源检索方法 为了找到关于交通运输领域的相关文献,在学术数据库中的关键词组合可以采用如下形式:“transportation systems”,“traffic management”,或者更具体的主题如“intelligent transportation systems (ITS)”。此外,还可以通过访问知名出版平台来获取最新研究成果,例如 IEEE Xplore Digital Library 和 SpringerLink 中均收录大量高质量文章。 对于希望深入理解该领域专业知识的人来说,除了阅读顶级会议(如 TRB Annual Meeting Proceedings)上的高水平报告外,也可以关注一些专门讨论智能运输系统的国际期刊,比如《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》或是提问者提到的可能存在的《Journal of Information Science》相关内容。 以下是 Python 脚本示例用于自动化搜索特定条件下的 SCI/SSCI 文献列表: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_transportation_papers(keyword, num_results=5): base_url = f"https://www.example-sci-search.com/?q={keyword}&num={num_results}" response = requests.get(base_url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') papers = [] for item in soup.find_all('div', class_='paper-item'): title = item.find('h3').text.strip() link = item.find('a')['href'] abstract = item.find('p', class_='abstract').text.strip()[:200] + "..." paper_info = { "title": title, "link": link, "abstract": abstract } papers.append(paper_info) return papers if __name__ == "__main__": results = search_transportation_papers("transportation letters", 3) for idx, result in enumerate(results, start=1): print(f"{idx}. {result['title']}\n{result['abstract']} More at [{result['link']}]({result['link']})\n") ``` 此脚本仅为示意用途,请根据实际使用的搜索引擎调整 URL 及 HTML 解析逻辑。
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