2018.09.29 bzoj3039: 玉蟾宫(悬线法)

本文介绍了一种使用悬线法求解二维矩阵中由特定元素构成的最大矩形面积问题的方法。通过保存当前点向下连续出现特定元素的数量,以及左右可延伸的最远位置,实现了高效计算。代码详细展示了如何利用悬线法处理该问题,包括初始化矩阵、更新左右边界和高度,以及计算最大面积。

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传送门
悬线法的板子题。


悬线法只需要保存当期点向下最多多少个,把这个当成一条线,再处理出线绷直之后最多能向左右延展多少就行了。
代码:

#include<bits/stdc++.h>
#define N 1005
using namespace std;
int n,m,a[N][N],L[N][N],R[N][N],h[N][N],ans=0;
char s[3];
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;++i)for(int j=1;j<=m;++j){
		scanf("%s",s),h[i][j]=1,L[i][j]=R[i][j]=j;
		if(s[0]=='F')a[i][j]=1;
	}
	for(int i=1;i<=n;++i)for(int j=2;j<=m;++j)if(a[i][j]&a[i][j-1])L[i][j]=L[i][j-1];
	for(int i=1;i<=n;++i)for(int j=m-1;j;--j)if(a[i][j]&a[i][j+1])R[i][j]=R[i][j+1];
	for(int i=1;i<=n;++i)for(int j=1;j<=m;++j){
		if((i^1)&&(a[i][j]&a[i-1][j])){
			L[i][j]=max(L[i][j],L[i-1][j]),R[i][j]=min(R[i][j],R[i-1][j]);
			h[i][j]=h[i-1][j]+1;
		}
		ans=max(ans,a[i][j]*(R[i][j]-L[i][j]+1)*h[i][j]);
	}
	printf("%d",ans*3);
	return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/ldxcaicai/p/9738177.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算,项目解决了传统路径规划算在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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