hdu 1035 Robot Motion (DP)

本文介绍了一种算法,用于解决在给定大小的矩阵中,从指定起点出发,根据给定方向指示(E/S/W/N)进行移动,判断是否能够到达出口,以及在无法直接到达出口时,计算进入循环的步数。算法通过遍历矩阵并记录每个位置的访问次数,最终输出所需步骤。

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ps:给你行数r和列数c,以及进入时的列数cc(从上边进入),如果能出来则输出走的步数,如果出不来,输出几步后进入一个循环圈,并输出循环的步数。。。

#include<stdio.h>
main()
{
	int i,j,b[11][11],k,N,S,E,n,m;
	char a[11][11];
	scanf("%d%d%d",&N,&S,&E);
	while(N!=0&&S!=0&&E!=0)
	{
		k=0;
		for(i=0;i<N;i++)
			scanf("%s",a[i]);
		for(i=0;i<N;i++)
			for(j=0;j<S;j++)
				b[i][j]=0;
			n=1;
			m=E;
			b[0][E-1]=1;
			for(i=0;i<N*S*2;i++)
			{
				switch(a[n-1][m-1])
				{
				case 'E': m++; break;
				case 'S': n++; break;
				case 'W': m--; break;
				case 'N': n--; break;
				} 
				b[n-1][m-1]+=1;
				if(n>N||n<1||m>S||m<1)
				{
					k=1;
					break;
				}
			}
			n=m=0;
			for(i=0;i<N;i++)
				for(j=0;j<S;j++)
				{
					if(b[i][j]==1) n++;
					else if(b[i][j]>1) m++;
				}
				if(k==1) printf("%d step(s) to exit\n",n);
				else printf("%d step(s) before a loop of %d step(s)\n",n,m);
				scanf("%d%d%d",&N,&S,&E);
	}
	
}


数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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