hdu-1241 Oil Deposits

本文介绍了一种用于探测地下油藏分布的算法实现。通过深度优先搜索(DFS)方法,该算法能有效识别并计数网格中独立的油藏沉积。输入为一系列矩形网格,每个网格由星号(*)和井号(@)构成,分别表示无油区域和含油口袋。算法的主要步骤包括读取网格数据、定义搜索方向、执行DFS搜索并统计不同油藏数量。

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

Problem Description

The GeoSurvComp geologic survey company is responsible for detecting underground oil deposits.

GeoSurvComp works with one large rectangular region of land at a time, and creates a grid that

divides the land into numerous square plots. It then analyzes each plot separately, using sensing

equipment to determine whether or not the plot contains oil. A plot containing oil is called a

pocket. If two pockets are adjacent, then they are part of the same oil deposit. Oil deposits

can be quite large and may contain numerous pockets. Your job is to determine how many different

oil deposits are contained in a grid. 

Input

The input file contains one or more grids. Each grid begins with a line containing m and n, the

number of rows and columns in the grid, separated by a single space. If m = 0 it signals the end

of the input; otherwise 1 <= m <= 100 and 1 <= n <= 100. Following this are m lines of n characters

each (not counting the end-of-line characters). Each character corresponds to one plot, and is either

`*', representing the absence of oil, or `@', representing an oil pocket.

Output

For each grid, output the number of distinct oil deposits. Two different pockets are part of the same

oil deposit if they are adjacent horizontally, vertically, or diagonally. An oil deposit will not contain

more than 100 pockets.

 

Sample Input

 

1 1
*
3 5
*@*@*
**@**
*@*@*
1 8
@@****@*
5 5
 
****@
*@@*@
*@**@
@@@*@
@@**@
0 0

 

 
Sample Output

0

1

2

2

 

代码如下:

 1 #include "stdafx.h"
 2 #include<iostream>
 3 #include<string>
 4 using namespace std;
 5 
 6 int m, n;
 7 char G[101][101];
 8 int dir[8][2] = { { -1,-1 },{ -1,0 },{ -1,1 },{ 0,1 },{ 0,-1 },{ 1,1 },{ 1,0 },{ 1,-1 } };
 9 void DFS(int x, int y)
10 {
11     G[x][y] = '*';
12     for (int i = 0; i < 8; i++)
13     {
14         int zx = x + dir[i][0];
15         int zy = y + dir[i][1];
16         if (G[zx][zy] == '@'&&zx >= 0 && zx < m && zy>=0 && zy < n)
17             DFS(zx, zy);
18     }
19 }
20 
21 int main()
22 {
23     while (cin >> m >> n)
24     {
25         if (m == 0 && n == 0)break;
26 
27         for (int i = 0; i < m; i++)
28             for (int j = 0; j < n; j++)
29                 cin >> G[i][j];
30         int sum = 0;
31         for (int i = 0; i<m; i++)
32             for (int j = 0; j < n; j++)
33             {
34                 if (G[i][j] == '@')
35                 {
36                     DFS(i, j);
37                     sum++;
38                 }
39             }
40         cout << sum << endl;
41     }
42     return 0;
43 }

 

 

 测试结果:

转载于:https://www.cnblogs.com/Trojan00/p/8981376.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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