BIT1021 Pascal's Travels

本文介绍了一个基于动态规划(DP)的算法,用于计算从二维矩阵的左上角到右下角的可达路径数量。该算法考虑到每个位置的移动限制,并通过状态转移方程实现了高效求解。

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这题本就是个dp水题,但是我做的那个郁闷。。。

用int map[][]居然会TLE,一怒之下换了char map[][],再把getchar什么的换成了cin,就AC了。。。

题意:

4 2331 1213 1231 3110 
对这个样例的意思是给一个二维矩阵

2 3 3 1

1 2 1 3

1 2 3 1

3 1 1 0

从左上角出发到达右下角的路线有多少条

左上角的2的意思是只能到达距他距离为2的地方,只能往右走和往下走

d[i][j]表示在(i,j)到达终点的路线数

状态转移为d[i][j]=d[i+board[i][j]][j]+d[i][j+board[i][j]]

board是地图

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<stdlib.h>
using namespace std;
char board[40][40];
int n;
long long d[40][40];
int main()
{
	//freopen("in.txt","r",stdin);
	while (scanf("%d",&n),n!=-1)
	{
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			for (int j = 0; j <n; j++)
			{
				cin>>board[i][j];
			}
		}
		//输入完成了!!
		memset(d,-1,sizeof(d));
		d[n-1][n-1]=1;
		for (int i=n-1;i>=0;i--)
		{
			for(int j=n-1;j>=0;j--)//d[i][j]
			{
				if(i==n-1&&j==n-1)
				{
					continue;
				}
				d[i][j]=0;
				//d[i][j]=d[i+board][j]+d[i][j+board]
				if(i+board[i][j]-'0'>=0&&i+board[i][j]-'0'<n)
				{
					d[i][j]+=d[i+board[i][j]-'0'][j];
				}
				if(j+board[i][j]-'0'>=0&&j+board[i][j]-'0'<n)
				{
					d[i][j]+=d[i][j+board[i][j]-'0'];
				}
			}
		}
		printf("%lld\n",d[0][0]);
	}
	return 0;
}


### 如何下载 PASCAL-S 数据集 PASCAL-S 是基于 Pascal VOC 和其他扩展数据集构建的一个子集版本,主要用于图像描述和语义理解研究。以下是关于如何获取该数据集的相关说明: #### 下载方法 1. **访问原始网站** 需要前往官方发布的页面或者相关资源链接来下载数据集。根据已知的信息,Pascal Sentences 数据集可以通过其官网直接保存网页获得 `pascal-sentences.htm` 文件以及对应的文件夹结构[^1]。 2. **解压 HTML 文件中的内容** 打开下载后的 `.htm` 文件,在浏览器中查看并提取嵌入的句子信息。这些句子通常用于描述图片的内容,而实际的图片可能存储于单独的数据集中,例如 Pascal VOC 或 SBD(Semantic Boundaries Dataset)[^2]。 3. **组合增强版数据集** 如果需要完整的标注信息,则可以参考 PASCAL 5i 的定义方式,结合 Pascal VOC 2012 和 Semantic Boundaries Dataset (SBD),按照表格中的划分标准重新整理所需部分。 4. **利用第三方工具辅助解析** 对于某些特定用途如训练 FCN 模型时,可参照 caffe 训练流程准备输入数据,并通过脚本自动完成从 Pascal Context 到目标格式转换的过程[^4]。 #### 示例代码:批量读取HTML内的句子信息 如果手动操作较为繁琐,也可以编写简单的爬虫程序抓取相关内容: ```python from bs4 import BeautifulSoup def extract_sentences(html_file_path): with open(html_file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: soup = BeautifulSoup(file, "html.parser") sentences = [] for paragraph in soup.find_all('p'): text = paragraph.get_text(strip=True) if text: sentences.append(text) return sentences # 使用函数加载本地HTM文档 file_name = "./path_to_your/pascal-sentences.htm" sentence_list = extract_sentences(file_name) print(sentence_list[:5]) # 输出前五条记录作为验证 ```
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