E The Binding of Isaac

本文介绍了一款迷宫寻宝游戏的算法实现,玩家需要帮助角色Isaac找到隐藏的超级秘密房间。通过分析地图布局,算法计算出可能藏匿秘密房间的位置数量。

The Binding of Isaac

Time Limit: 2000MS Memory limit: 65536K

题目描述

Ok, now I will introduce this game to you...

Isaac is trapped in a maze which has many common rooms…

Like this…There are 9 common rooms on the map.

And there is only one super-secret room. We can’t see it on the map. The super-secret room always has many special items in it. Isaac wants to find it but he doesn’t know where it is.Bob 
tells him that the super-secret room is located in an empty place which is adjacent to only one common rooms. 
Two rooms are called adjacent only if they share an edge. But there will be many possible places.

Now Isaac wants you to help him to find how many places may be the super-secret room.

输入

Multiple test cases. The first line contains an integer T (T<=3000), indicating the number of test case.
Each test case begins with a line containing two integers N and M (N<=100, M<=100) indicating the number
of rows and columns. N lines follow, “#” represent a common room. “.” represent an empty place.
Common rooms 
maybe not connect. Don’t worry, Isaac can teleport.

输出

 One line per case. The number of places which may be the super-secret room.

示例输入

2
5 3
..#
.##
##.
.##
##.
1 1
#

示例输出

8
4



题解:     找到  ‘.'  周围只有一个 ' # ' 的 '.' 的个数;  注意四周都认为有  '.' ;




#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
int  n, m; 
char s[150][150];

bool f(int i, int j){
	int amount = 0;
	if(s[i][j] == '.'){
		if(i - 1 >= 0 && s[i - 1][j] == '#') amount++;
		if(i + 1 <= n + 1 && s[i + 1][j] == '#') amount++;
		if(j - 1 >= 0 && s[i][j - 1] == '#') amount++;
		if(j + 1 <= m + 1 && s[i][j + 1] == '#') amount++;
		if(amount == 1)
			return true;
		else 
			return false;
	}
	return false;
}

int main(){
	int T, i, j;
	cin >> T;
	while (T--){
		cin >> n >> m;
		for(i = 1; i <= n; ++i){
		getchar();
			for(j = 1; j <= m; ++j){
				scanf("%c", &s[i][j]);
			}
			
		}
		for(i = 0; i <= m + 1; i++){
			s[0][i] = s[n + 1][i] = '.';
		}
		for(j = 0; j <= n + 1; ++j){
			s[j][0] = s[j][m + 1] = '.';
		}
		int result = 0;
		for(i = 0; i <= n + 1; ++i){
			for(j = 0; j <= m + 1; ++j){
				if(f(i, j))
					++result;
					
			}
		}
		cout << result << endl;
	} 
	return 0;
} 






内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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