首页 > 其他分享 >[ABC213E] Stronger Takahashi

[ABC213E] Stronger Takahashi

时间:2023-04-26 20:33:41浏览次数:47  
标签:爆破 Stronger times ABC213E 题目 Takahashi

2023-01-17

题目传送门

翻译

难度&重要性(1~10):4

题目来源

AtCoder

题目算法

bfs

解题思路

首先,这道题的问题是从家到鱼市摧毁障碍物的最少次数。我们很容易想到用广搜的方法来做。因为 \(2 \le H,W \le 500\),数据很小,理论上我们可以对于每个障碍物都进行一次爆破。

虽然爆破的范围是 ¥2 \times 3$,方向不一定,但是我们可以将爆破视作以爆破中心 \(3 \times 3\) 范围进行爆破。

最后使用优先队列,以爆破次数进行排序,直到到达鱼市。

完成状态

已完成

标签:爆破,Stronger,times,ABC213E,题目,Takahashi
From: https://www.cnblogs.com/OIerBoy/p/17357196.html

相关文章

  • 「解题报告」ARC132F Takahashi The Strongest
    不会FWT的真实。需要重写篇FWT博客。考虑Takahashi获胜当且仅当Aoki和Snuke选的相同,Takahashi选的是它的下一个。至少有一个相等,可以容斥为所有的都不相等。......
  • C - Make Takahashi Happy
    题目大意:左上角走到右下角,经过的路径权值连起来不能有重复,把没有重复的路径的条数加起来输出。我自己写的时候也磕磕绊绊,主要是自己模拟一边,理明白了就好了#include<ios......
  • ABC240G Teleporting Takahashi
    ABC240GTeleportingTakahashi洛谷:ABC240GTeleportingTakahashiAtcoder:ABC240GTeleportingTakahashiProblem在一个空间直角坐标系中移动,每步可以沿着坐标轴正/负......
  • YOLO V2 :Better、Faster、Stronger
    BetterBatchNormalization(BN层)​ Yolov2中在每个卷积层后都加了BN层,去掉了dropout层。BN层可以起到一定的正则化效果,能提升模型收敛速度,防止模型过拟合。通过BN......
  • [ABC250Ex] Trespassing Takahashi 题解
    [ABC250Ex]TrespassingTakahashiSolution目录[ABC250Ex]TrespassingTakahashiSolution更好的阅读体验戳此进入题面SolutionCodeUPD更好的阅读体验戳此进入题面给......
  • [ABC256E] Takahashi's Anguish 题解
    [ABC256E]Takahashi'sAnguishSolution目录[ABC256E]Takahashi'sAnguishSolution更好的阅读体验戳此进入题面SolutionCodeUPD更好的阅读体验戳此进入题面存在$n......
  • Destroyer Takahashi
    DestroyerTakahashi题解:区间选点问题这里面他又给出了D,D其实可以代表他从右端点还可以往外延申D-1的长度,实际上每次的\(now=a[i].r+D-1\)#include<bits/stdc++.h>......
  • [ABC233G] Strongest Takahashi
    ProblemStatementThereisa$N\timesN$grid,withblocksonsomesquares.Thegridisdescribedby$N$strings$S_1,S_2,\dots,S_N$,asfollows.Ifthe$j$-t......
  • 【深度学习论文翻译】YOLO9000: 更好, 更快, 更强(YOLO9000: Better, Faster, Stronger
    目录​​前言​​​​一、Faster(更快)​​​​1、Darknet-19​​​​2、Trainingforclassification(分类训练)​​​​3、Trainingfordetection(检测训练)​​​​二、Strong......
  • 【深度学习论文翻译】YOLO9000: 更好, 更快, 更强(YOLO9000: Better, Faster, Stronger
    目录​​前言​​​​一、Abstract(摘要)​​​​二、Introduction(引言)​​​​三、Better(更好)​​​​1、BatchNormalization(批标准化)​​​​2、HighResolutionClassifie......