UVALive 3977 BFS染色

本文介绍了一种基于BFS的染色算法实现过程,该算法用于解决特定类型的顶点分类问题。通过按高度降序排列节点并进行染色操作,可以有效地找出满足条件的d-summit顶点。

这个题意搞了半天才搞明白 就是如果定义一个d-summit,即从该点到另一个更高的点,经过的路径必定是比当前点低至少d高度的,如果该点是最高点,没有比他更高的,就直接视为顶点 其实就是个BFS染色,先按降序排序,然后每个点对其可到达的点染色,h-d的点为边界,走到这里就不用往下染了 然后其他店染色的时候若产生冲突,则非d—summit,否则该点为顶点 今天还有COJ上一个BFS染色的题目,一直TLE。。。还没弄出来

 

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;
int mat[510][510];
int n,m,d,cnt;
struct node{
    int x,y,h;
    bool operator <(const node& rhs)const{
        return h>rhs.h;
    }
}P[510*500];
int dir[][2]={{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}};
int vis[510][510];
int ans;
inline void bfs(int x)
{
    node a=P[x];
    int flag=1;
    int tot=1;
    if (vis[a.x][a.y]!=-1){
        flag=0;
        return;
    }
    else vis[a.x][a.y]=a.h;
    queue<node> q;
    q.push(a);
    int sh=a.h;
    int lh=a.h-d;
    while (!q.empty())
    {
        node u=q.front();
        q.pop();
        for (int i=0;i<4;i++){
            node np;
            np.x=u.x+dir[i][0];
            np.y=u.y+dir[i][1];
            np.h=mat[np.x][np.y];
            if (np.x>=n || np.y>=m || np.x<0 ||np.y<0) continue;
            if (np.h<=lh) continue;
            if (vis[np.x][np.y]!=-1){
                if (vis[np.x][np.y]!=sh) flag=0;
                continue;
            }
            vis[np.x][np.y]=sh;
            if (np.h==sh) tot++;
            q.push(np);
        }
    }
    if (flag==1) ans+=tot;
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while (t--)
    {
        cnt=0;
        scanf("%d%d%d",&n,&m,&d);
        for (int i=0;i<n;i++)
        {
            for (int j=0;j<m;j++){
                scanf("%d",&mat[i][j]);
                P[cnt].x=i;
                P[cnt].y=j;
                P[cnt++].h=mat[i][j];
            }
        }
        sort(P,P+n*m);
        memset(vis,-1,sizeof vis);
        ans=0;
        for (int i=0;i<n*m;i++)
        {
            bfs(i);
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/kkrisen/p/3852229.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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