695. Max Area of Island

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)算法解决二维矩阵中最大陆地面积问题的方法。通过遍历矩阵,标记已访问过的陆地,并计算连通陆地的最大面积。

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1、题目描述

由0和1组成的二维矩阵表示水和陆地,返回最大的陆地面积。

 

2、思路

DFS,记录面积大小。

 

3、代码

 

    int x[4]={0,0,-1,1};
    int y[4]={-1,1,0,0};
    int maxAreaOfIsland(vector<vector<int>>& grid) {
        int n = grid.size();
        if(n==0) return 0;
        int m = grid[0].size();
        int ans=0;
        for(int i=0;i<n;i++){
            for(int j=0;j<m;j++){
                if(grid[i][j]==1){
                    int cnt = 0;
                    grid[i][j]=0;
                    dfs(grid,i,j,n,m,cnt);
                    if(cnt>ans)
                        ans=cnt;
                }
            }
        }
        return ans; 
       
        
    }
    void dfs(vector<vector<int>>& grid, int a,int b,int n,int m,int &cnt){
        cnt++;
        for(int i=0;i<4;i++){
            int x1 = a+x[i];
            int y1 = b+y[i];
            if(x1>=0&&x1<n&&y1>=0&&y1<m&&grid[x1][y1]==1){
                grid[x1][y1]=0;
                dfs(grid,x1,y1,n,m,cnt);
            }
        }
    }

 

 

 

 

 

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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