POJ 1753 Flip Game

解棋盘谜题
本文介绍了使用三种不同的方法解决一个特定的棋盘谜题:直接深度优先搜索(DFS)、状态压缩结合广度优先搜索(BFS)以及高斯消元。通过具体的C++代码示例展示了如何实现这些算法。

对于此题,有三种解法。
第一是直接采用dfs进行搜索;
第二是采用状态压缩+bfs,以位来表示每个棋的状态
第三是采用高斯消元(之后补充)

/**
 *  @author      johnsondu
 *  @time        2015.08.25 09:07
 *  @strategy    dfs version
 *  @description using dfs to direct search
 *  @url         http://poj.org/problem?id=1753
 */
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <map>
#include <queue>
#include <stack>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <set>
using namespace std;

int chess[4][4];
int res = 33;

void build()
{
    char c;
    for(int i = 0; i < 4; i ++)
        for(int j = 0; j < 4; j ++)
        {
            cin >> c;
            if(c == 'w') chess[i][j] = 0;
            else chess[i][j] = 1;
        }
}

void turn(int x, int y)
{
    if(x < 4 && y < 4 && x >= 0 && y >= 0)
    {
        chess[x][y] = 1 - chess[x][y];
    }
}

int done()
{
    int s1 = 0;
    for(int i = 0; i < 4; i ++)
        for(int j = 0; j < 4; j ++)
            s1 += chess[i][j];
    if(s1 % 16)
        return 0;
    return 1;
}

void flip(int s)
{
    int i = s / 4;
    int j = s % 4;
    turn(i, j);
    turn(i + 1, j);
    turn(i, j + 1);
    turn(i - 1, j);
    turn(i, j - 1);
}

void dfs(int s, int b)
{
    if(done()){
        if(res > b)
            res = b;
        return ;
    }
    if(s >= 16) return ;
    dfs(s + 1, b);
    flip(s);
    dfs(s+1, b+1);
    flip(s);
}

int main()
{
    build();
    dfs(0, 0);

    if(res == 33)
        printf("Impossible\n");
    else printf("%d\n", res);

    return 0;
}
/**
 *  @author      johnsondu
 *  @time        2015.08.25 09:07
 *  @strategy    state compress + bfs version
 *  @description using binary code to represent the state
 *  @url         http://poj.org/problem?id=1753
 */
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <map>
#include <queue>
#include <stack>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <set>
using namespace std;

const int MAXN = 70000;
bool mark[MAXN];
typedef pair<int, int> pii;

int state_change(int state, int x)
{
    state ^= (1 << x);
    if(x + 4 < 16) state ^= (1 << (x + 4));
    if(x - 4 >= 0) state ^= (1 << (x - 4));
    if(x % 4< 3 && x + 1 < 16) state ^= (1 << (x + 1));
    if(x % 4 > 0 && x - 1 >= 0) state ^= (1 << (x - 1));
    return state;
}

int solve(int state)
{
    queue<pii> q;
    if(state == 0 || state == 65535) return 0;

    q.push(make_pair(state, 0));

    while(!q.empty()) {
        state = q.front().first;
        int t = q.front().second;
        q.pop();
        for(int i = 0; i < 16; i ++) {
            int now = state_change(state, i);
            if(now == 0 || now == 65535)
                return t + 1;
            if(!mark[now]) {
                mark[now] = true;
                q.push(make_pair(now, t + 1));
            }
        }
    }
    return -1;
}

int main()
{
    int state;
    char str[10];

    memset(mark, false, sizeof(mark));
    state = 0;

    for(int i = 0; i < 4; i ++) {
        scanf("%s", str);
        for(int j = 0; j < 4; j ++) {
            if(str[j] == 'b') state = state | (1 << (i * 4 + j));
        }
    }
    mark[state] = true;

    int ans = solve(state);

    if(ans == -1) printf("Impossible\n");
    else printf("%d\n", ans);

    return 0;
}
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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