当前位置:首页 > 搜索 > 广度优先搜索 > 正文
洛谷P1845影像之结构化特征[NOI导刊]
125+

题目大意:图中有多少个连通块?每个连通块以左上角为起点,最大“广度”是多少?

题目描述

在影像比对中,有一种方法是利用影像中的边缘(edge)资讯,计算每个边缘资讯中具有代表性的结构化特征,以作为比对两张影像是否相似的判断标准。Water-filling方法是从每个边缘图的一个端点开始,绕着相连的边缘点走并依序编号。若走到某一步时,遇到一个以上不同的连接点,则分成不同路径同时继续走,直到没有任何连接点为止。如果一个点和另一个点为上下左右相邻,就称为连接。

例如,在图1的影像中包含三个边缘图,每个边缘图由一些互相连接的边缘点构成。图中以黑色的方块代表边缘点,白色的方块代表背景。在Water-filling方法中,首先,从第一行(row)开始,由左至右,由上至下,先找到第一个黑点并编号为1。接着,找1的下一个尚未编号的连接点并编号为2。依此方法继续往下一个点前进依次编号。在编号6的点之后有两个尚未编号的连接点,此时,则分为两条路线,并同时编号为7继续往下走。当走到没有任何的相连点时,则结束现有边缘图的编号,并继续对影像中的其它边缘图编号。走完图1所有边缘图后所得到的编号如图2所示。所以,走完这三个边缘图所需要的步数分别为12、7及3;所以,12、7及3可以作为代表此张影像的结构化特征。请注意:位于斜对角上的两点不能算做连接,如:

请写一个程序计算每个影像中,以Water-filling方法走完其中所有的边缘图后,将每个边缘图需走的步数依走访的顺序列出。

输入输出格式

输入格式

输入文件包含一个正方形的影像。每组影像以图的宽度n开头(l≤n≤1000)。接下来的n行代表影像的内容:0表示背景的白点,1表示黑色的边缘点。

输出格式

对每一个输入的影像,以Water-filling方法走完所有的边缘图后,先印出此张影像中共有几个边缘图。接着,将每个边缘图需走的步数按升序列出。

输入输出样例

输入样例 #1

10 
0000000000 
0011110000 
0000010000 
0011111000 
0010110100 
0010010110 
0011110010 
0100010010 
0100000110 
0100000000 

输出样例 #1

3 
3 
7 
12

解题思路

从上到下、从左到右暴力枚举每个图像的左上角,然后用广搜Flood Fill填充,最大值即广度。没有要求去重,所以排序后输出即可。

程序实现

About

坚决不Copy代码!

本文标签:,,,,,,,

洛谷P1845影像之结构化特征[NOI导刊]:等您坐沙发呢!

发表评论

😉😐😡😈🙂😯🙁🙄😛😳😮mrgreen.png😆💡😀👿😥😎😕

快捷键:Ctrl+Enter