uva 10267 Graphical Editor

这篇博客讨论了ACM竞赛中UVA 10267题目的解题思路,强调在实现图形编辑器的填充区域功能时,使用深度优先搜索(DFS)而非广度优先搜索(BFS),以避免超时问题。

简单练习题目,注意用广搜会超时,完成填充区域功能的时候用深搜。

#include <stdio.h>
#include <queue>
using namespace std;

#define		MAX_LEN		300

char image[MAX_LEN][MAX_LEN];
int M, N;
/*
struct pos
{
	int i;
	int j;
};
*/
void ins_I(int m, int n)
{
	int i, j;

	M = m;
	N = n;

	for(i=1; i<=M; i++)
		for(j=1; j<=N; j++)
			image[i][j] = 'O';
}


void ins_C(void)
{
	int i, j;

	for(i=1; i<=M; i++)
		for(j=1; j<=N; j++)
			image[i][j] = 'O';
}

void ins_L(int x, int y, char color)
{
	image[y][x] = color;
}

void ins_V(int x, int y1, int y2, char color)
{
	int i;
	int t;

	if(y1 > y2)
	{
		t = y1;
		y1 = y2; 
		y2 = t;
	}
	
	for(i=y1; i<=y2; i++)
		image[i][x] = color;
}

void ins_H(int x1, int x2, int y, char color)
{
	int i;
	int t;

	if(x1 > x2)
	{
		t = x1;
		x1 = x2; 
		x2 = t;
	}

	for(i=x1; i<=x2; i++)
		image[y][i] = color;
}

void ins_K(int x1, int y1, int x2, int y2, char color)
{
	int i, j;

	for(i=y1; i<=y2; i++)
		for(j=x1; j<=x2; j++)
		{
			image[i][j] = color;
		}
}
/*
//用广度优先搜索会超时
queue<struct pos> q;
char original_color;
char change_color;
struct pos p;
void bfs(int i, int j)
{
	p.i = i;
	p.j = j;
	q.push(p);
	while(1)
	{
		i = q.front().i;
		j = q.front().j;
		image[i][j] = change_color;
		q.pop();
	
		if(i-1>=1 && image[i-1][j] == original_color)
		{
			p.i = i-1;
			p.j = j;
			q.push(p);
		}

		if(i+1<=M && image[i+1][j] == original_color)
		{
			p.i = i+1;
			p.j = j;
			q.push(p);
		}

		if(j-1>=1 && image[i][j-1] == original_color)
		{
			p.i = i;
			p.j = j-1;
			q.push(p);
		}

		if(j+1<=N && image[i][j+1] == original_color)
		{
			p.i = i;
			p.j = j+1;
			q.push(p);
		}

		if(q.empty())
			break;
	}
}
*/

char original_color;
char change_color;
void dfs(int i, int j)
{
	if(i<1 || i>M)
		return;
	if(j<1 || j>N)
		return;

	image[i][j] = change_color;

	if(image[i-1][j] == original_color)
		dfs(i-1, j);
	if(image[i+1][j] == original_color)
		dfs(i+1, j);
	if(image[i][j-1] == original_color)
		dfs(i, j-1);
	if(image[i][j+1] == original_color)
		dfs(i, j+1);
}


void ins_F(int x, int y, char color) //广搜填充区域
{
	int i, j;

	i = y;
	j = x;

	original_color = image[i][j];
	change_color = color;
	if(change_color != original_color)
		dfs(i, j);
}

void ins_S(char *name)
{
	int i, j;

	printf("%s\n", name);

	for(i=1; i<=M; i++)
	{
		for(j=1; j<=N; j++)
		{
			printf("%c", image[i][j]);
		}
		printf("\n");
	}
}

int main(void)
{
	char cmd, color;
	int x, y, x1, y1, x2, y2;
	int m, n;
	char name[100];
	char buffer[200];

	while(1)
	{
		gets(buffer);
		
		switch(buffer[0])
		{
		case 'I':
			sscanf(buffer, "%c %d %d", &cmd, &n, &m);
			//printf("%c %d %d\n", cmd, m, n);
			ins_I(m, n);
			break;
		case 'C':
			sscanf(buffer, "%c", &cmd);
			//printf("%c\n", cmd);
			ins_C();
			break;
		case 'L':
			sscanf(buffer, "%c %d %d %c", &cmd, &x, &y, &color);
			//printf("%c %d %d %c\n", cmd, x, y, color);
			ins_L(x, y, color);
			break;
		case 'V':
			sscanf(buffer, "%c %d %d %d %c", &cmd, &x, &y1, &y2, &color);
			//printf("%c %d %d %d %c\n", cmd, x, y1, y2, color);
			ins_V(x, y1, y2, color);
			break;
		case 'H':
			sscanf(buffer, "%c %d %d %d %c", &cmd, &x1, &x2, &y, &color);
			//printf("%c %d %d %d %c\n", cmd, x1, x2, y, color);
			ins_H(x1, x2, y, color);
			break;
		case 'K':
			sscanf(buffer, "%c %d %d %d %d %c", &cmd, &x1, &y1, &x2, &y2, &color);
			//printf("%c %d %d %d %c\n", cmd, x1, y1, x2, y2, color);
			ins_K(x1, y1, x2, y2, color);
			break;
		case 'F':
			sscanf(buffer, "%c %d %d %c", &cmd, &x, &y, &color);
			//printf("%c %d %d %c\n", cmd, x, y, color);
			ins_F(x, y, color);
			break;
		case 'S':
			sscanf(buffer, "%c %s", &cmd, name);
			//printf("%c %s\n", cmd, name);
			ins_S(name);
			break;
		case 'X':
			//sscanf(buffer, "%c", &cmd);
			//printf("%c\n", cmd);
			goto end; 
			break;
		}
	}
end:
	return 0;
}


内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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