HDU 1241 Oil Deposits

DFS算法详解与应用实例
本文详细介绍了一种经典的图遍历算法——深度优先搜索(DFS)的实现原理及具体应用。通过一个完整的C++代码示例,展示了如何利用DFS算法进行网格地图上的路径探索,并标记已访问过的节点。此外,还提供了理解DFS工作流程的关键步骤。

DFS

代码如下:

 1 #include<iostream>
 2 
 3 using namespace std;
 4 
 5 int m, n;
 6 char map[102][102];
 7 int dir[8][2]={{-1,-1},{-1,0},{-1,1},{0,-1},{0,1},{1,-1},{1,0},{1,1}};    //标记8个方向
 8 
 9 void dfs(int x, int y)
10 {
11     int i, xx, yy;
12     for (i=0; i<8; i++)                  //扫描8个方向
13     {
14         xx=x+dir[i][0];
15         yy=y+dir[i][1];
16         if (xx < 0 || xx >= m || yy < 0 || yy >= n)                  // 判断是否出界
17             continue;
18         if (map[xx][yy] == '*')
19             continue;
20         map[xx][yy]='*';              //标记为已走过
21         dfs(xx, yy);                  //继续深搜
22     }
23 }
24 
25 int main()
26 {
27     int i, j;
28     while(cin >> m >> n, m)
29     {
30         int cnt=0;
31         for (i=0; i<m; i++)
32         {
33             cin >> map[i];
34         }
35         for (i=0; i<m; i++)
36         {
37             for (j=0; j<n; j++)
38             {
39                 if (map[i][j] == '@')
40                 {
41                     dfs(i, j);
42                     cnt++;
43                 }
44             }
45         }
46         cout << cnt << endl;
47     }
48     return 0;
49 }

转载于:https://www.cnblogs.com/zrq495/archive/2012/08/01/2617964.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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