BFS hdu 1728 逃离迷宫 转弯数

本文介绍了一种使用广度优先搜索(BFS)算法解决特定路径寻找问题的方法,特别地,该算法能够有效地处理允许一定数量转弯的情况。通过将整行和整列加入队列的方式简化了搜索过程,并详细展示了如何实现这一算法。

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

可以用BFS,此题不同的是每次从一个点扩展时,是把满足条件的这一行和一列入队(便于更新转弯数)。

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<stack>
#include<queue>
#include<map>
#define maxn 105
#define INF 99999999
#define lson step<<1
#define rson step<<1|1
using namespace std;
int n,m;
int startx,starty,endx,endy;
int k;
char mapp[maxn][maxn];
bool book[maxn][maxn];
struct node
{
	int x,y,w;
};
void bfs(int sx,int sy,int gx,int gy)
{
	memset(book,false,sizeof(book));
	queue<node>q;
	node h,fw;
	h.x=sx;
	h.y=sy;
	h.w=-1;
	q.push(h);
	int tx,ty;
	int next[4][2]={{0,1},{1,0},{0,-1},{-1,0}};	
	int flag=0;
	while(!q.empty())
	{
		h=q.front();
		q.pop();
		for(int i=0;i<4;i++)
		{
			tx=h.x+next[i][0];
			ty=h.y+next[i][1];
			while(tx>=0&&tx<n&&ty>=0&&ty<m&&mapp[tx][ty]=='.')
			{
				if(book[tx][ty]==false)
				{
					book[tx][ty]=true;
					fw.x=tx;
					fw.y=ty;
					fw.w=h.w+1;
					q.push(fw);
				}
				if(tx==gx&&ty==gy&&fw.w<=k)
				{
					flag=1;
					break;
				}	
				tx=tx+next[i][0];
				ty=ty+next[i][1];
			}
			if(flag)
				break;
		}
		if(flag)
			break;
	}
	if(flag)
		cout << "yes\n";
	else
		cout << "no\n";
}
int main()
{
    //ios::sync_with_stdio(false);
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d %d",&n,&m);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            for(int j=0;j<m;j++)
            {
                cin>>mapp[i][j];
                //scanf("%c",&mapp[i][j]);    
            }    
        }    
        //cin>>k>>starty>>startx>>endy>>endx;
        scanf("%d %d %d %d %d",&k,&starty,&startx,&endy,&endx);
        starty--;startx--;endy--;endx--;
        
        book[startx][starty]=true;
        bfs(startx,starty,endx,endy);
    }
    return 0;
}


内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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