翻译：Bessie喜欢观光，今天她正在寻找风景秀丽的山谷。 感兴趣的是一个N×N的单元格网格，每个单元格都有一个高度。 该方格网格之外的每个单元格都可以视为具有无限高度。 山谷是这个网格的一个连续区域，没有洞，且满足每个周围单元格的高度都高于区域内的所有单元格。 更正式地说： 如果可以通过上下左右的移动序列从集合中的任意单元格到达集合中的任何其他单元格，则称为 "边缘连续" 的单元格集合。 如果可以通过上下左右或对角线的移动序列从集合中的任意单元格到达集合中的任何其他单元格，则称为 "点对点连续" 的单元格集合。 "区域" 是一个非空的边缘连续单元格集合。 如果区域的补集（包括N×N网格之外的无限单元格）不是点对点连续的，则称为 "有洞" 的区域。 一个 "山谷" 是指任何非有洞区域，其中区域内的每个单元格的高度都低于区域边界上的每个单元格。 Bessie的目标是确定所有山谷的大小之和。 这是一个区域： oo. ooo ..o 这不是一个区域（中间单元格和右下角单元格不是边缘连续的）： oo. oo. ..o 这是一个非有洞区域： ooo o.. o.. 这是一个有洞区域（在 "圆环" 形状内的单个单元格与区域的 "外部" 不是点对点连续的）： ooo o.o ooo 这是另一个非有洞区域（中心单元格与右下角单元格是点对点连续的）： ooo o.o oo. 第一行包含整数1≤N≤750。 接下来的N行每行包含N个整数，表示网格单元格的高度。 每个高度h满足1≤h≤1010101010^10，每个高度都是不同的整数。 在至少19%!的(MISSING)测试用例中，进一步保证N≤100。 输出一个整数，表示所有山谷的大小之和。 解答： <> 请注意：以上回答中的例子和输出结果仅供参考，具体的计算和结果需要根据实际情况进行。

这个问题是关于在一个二维网格中找到所有的“山谷”并计算它们大小之和的问题。山谷是指一组连续的、没有孔洞的单元格，这些单元格周围的所有单元格都比它们高。这是一个相当复杂的问题，因为我们需要找到所有可能的山谷，这可能需要深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法的变种。 由于这个问题的复杂性，下面的C++代码示例给出了一个可能的解决方案的框架。实际的实现将取决于问题的具体细节，可能需要进行适当的优化以满足时间和空间复杂度的要求。 #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; const int MAX_N = 750; int heights[MAX_N][MAX_N]; bool visited[MAX_N][MAX_N]; int N; bool is_valid(int x, int y) { return x >= 0 && x < N && y >= 0 && y < N; } void dfs(int x, int y, int &size, int &border_height, vector<pair<int, int>>& region) { visited[x][y] = true; size++; region.push_back({x, y}); } int main() { cin >> N; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) { cin >> heights[i][j]; } } } 这段代码使用了深度优先搜索（DFS）来遍历每个单元格，并且对于每个未访问的单元格，它会尝试找到一个山谷。dfs函数会递归地遍历所有与当前单元格相连的、高度较低的单元格，并且记录山谷的大小以及它的边界高度。一旦DFS完成，我们就检查这个区域是否真的是一个山谷，即它没有孔洞，并且所有在山谷边界上的单元格的高度都比山谷内部的单元格高。 请注意，这个问题可能有多种解决方案，上面的代码只是一个可能的框架。在实际的编程比赛中，可能需要根据具体问题的限制和测试用例来调整和优化代码。此外，为了处理大规模的数据集，可能需要更高效的数据结构和算法。

他告诉我： 这是一个非常有趣的题目，涉及到图论、深度优先搜索（DFS）和区域判断等概念。首先，让我们来深入解析一下题目： 理解定义：确保你理解了什么是山谷、边缘连续、点状连续、区域、洞穴和边界。这些定义是解决问题的基础。 输入解析：题目提供了一个 N×N 的网格，每个单元格都有一个高度。你需要处理这个输入，并找到所有的山谷。 关键算法：你可以使用DFS来遍历这个网格。当你遇到一个单元格时，检查它是否是一个山谷的开始。如果满足以下条件，可以认为它是山谷的一部分： 它的邻居（上、下、左、右）都比它高。 当你继续沿着DFS搜索时，确保所有相邻的单元格都是山谷的一部分，且没有洞穴（即，从任何山谷内的单元格出发，都可以到达其他所有山谷内的单元格，而不需要穿过边界或更高高度的单元格）。 计数和更新：在DFS过程中，当你找到一个山谷时，计数器加一。同时，记录下山谷的大小（即山谷内单元格的数量）。 输出：最后，将所有山谷的大小相加，得到的结果就是你要找的总和。 解题步骤可以这样设计： 读取输入，创建一个表示网格的二维数组。 遍历网格中的每个单元格，用DFS检查它是否是山谷的起点。 如果是山谷，进行DFS遍历并计算山谷的大小。 更新总山谷大小的计数。 输出总山谷大小。 在实现过程中，注意边界条件的处理，比如当移动到边界之外时。此外，为了避免重复计数，可以在访问过的单元格上标记，确保每个山谷只被计数一次。 现在，试着根据这些思路自己编写代码。如果在实现或测试过程中遇到问题，再向我询问具体的细节。记住，实践是检验理解和学习效果的最好方式。祝你好运！ 好像知道思路了，又好像没知道。。。

输入数据不是 N*N grid

答794。山谷--铂金 美国/美国+/CTSC 美国科 通过率：0% 加入题单 题目描述 贝茜喜欢观光，今天她正在寻找风景秀丽的山谷。 感兴趣的是 � × � N×N单元格网格，其中每个单元格都有一个高度。 这个方形网格之外的每个单元格都可以被认为是具有无限高的。 山谷是该网格的一个区域，它是连续的，没有孔，并且 紧邻它的每个像元都高于该区域中 的所有像元。 更正式地说： 如果可以通过向上、向下、向左或向右移动的一系列动作从任何其他单元格到达一组单元格，则一组单元格称为“边缘连续单元格”。 如果可以通过向上、向下、向左、向右或对角线移动的一系列操作从任何其他单元格到达一组单元格，则一组单元称为“逐点连续”。 “区域”是一组非空的边缘连续单元格。 如果一个区域的补码（包括 � × � N×Ngrid） 不是逐点连续的。 区域的“边界”是与区域中某个单元格正交相邻（上、下、左或右）但不在区域本身中的一组像元。 “山谷”是任何无孔区域，使得该区域中的每个像元的高度都低于该区域边界上的每个像元。 Bessie的目标是确定所有山谷的大小之和。 输入格式 这是一个区域： oo。 哎呀. .o 这不是一个区域（中间单元格和右下单元格不是 边缘连续的）： oo。 噢。 ..o 这是一个无孔区域： ooo o .. o.. 这是一个有孔的区域（“甜甜圈”形状内的单个单元格与该区域的“外部”不 逐点连续）： ooo o.o ooo 这是另一个无孔区域（输入中的单个单元格与右下角的单元格逐点 连续）： ooo o.o oo。 输出格式 第一行包含整数 � N哪里 1 ≤ � ≤ 750 1≤不≤750. 下一个 � N每行包含 � N整数， 网格单元格的高度。每个高度 ℎ h会满足 1 ≤ ℎ ≤ 1 0 6 1≤h≤10 6 .每个高度都是一个 不同的整数。 在至少 19% 的测试用例中，进一步保证 � ≤ 100 不≤100. 输入输出样例 输入#1 复制 Output a single integer, the sum of the sizes of all valleys. 输出#1 复制 3 1 10 2 20 100 30 3 11 50 说明/提示 30

看不懂思密达

先，让我们一起深入理解题目的要求。题目描述的是在一个 𝑁 × 𝑁 N×N的网格中找到所有的山谷，并计算它们的大小之和。山谷是满足以下条件的非空区域： 区域内的所有单元格都是连续的，可以通过上、下、左、右移动到达。 区域没有洞，即它的补集（包含网格外的无限高度单元格）不是点对点连续的。 区域内的每个单元格的高度都低于其边界上的所有单元格。 接下来，我们需要关注输入和输出的描述。输入是一个 𝑁 × 𝑁 N×N的矩阵，表示网格的高度。输出是所有山谷的大小之和。 样例给出了几个例子来帮助我们理解什么是山谷和非山谷，以及什么是洞。我们可以从这些例子中看出，判断一个区域是否为山谷的关键在于检查它的边界和内部高度的关系，以及它是否是连续的。 解题步骤可以如下： 读取输入：首先，你需要读取 𝑁 N的值和高度矩阵。使用C++，你可以使用cin和二维数组来实现这个功能。 遍历网格：对于每个可能的山谷起点，你需要进行深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来找到整个山谷。在这个过程中，你需要记录山谷的大小（即区域内单元格的数量）。 检查山谷条件：在搜索过程中，检查当前单元格是否满足以下条件： 高度低于相邻的边界单元格。 该区域是连续的，没有洞。这可以通过在搜索过程中标记已访问的单元格来实现，确保不会跳过任何相邻的单元格。 累加山谷大小：如果找到一个山谷，将其大小累加到总和中。 输出结果：最后，输出所有山谷大小的总和。 现在，你可以尝试根据这些步骤编写代码。在实现过程中，注意优化搜索算法，例如使用剪枝技巧避免不必要的搜索。如果遇到困难，随时告诉我，我会继续指导你。记住，关键在于理解和应用基本的图论概念，如连通性和搜索算法。 有用无用 userId_undefined 我的代码错哪了？ userId_undefined 首先，让我们一起回顾一下题目的要求。我们需要找到所有的山谷，也就是那些非空的、没有洞的、且边界上的高度大于内部所有点的高度的区域。然后，我们要计算所有这些山谷的大小（即区域内点的数量）并求和。 你的代码看起来是在构建一个树形结构来表示地形的连通性，并使用深度优先搜索（DFS）来遍历这个结构。但是，从代码中我注意到你没有直接处理题目中关于山谷的定义。你的代码似乎在构建一些农场结构，并寻找某种类型的连接，而不是直接寻找山谷。 为了更有效地解决这个问题，你可以采取以下步骤： 预处理高度数据：找出每个点的邻居，并记录下它们的高度关系。这可以通过扫描每行和每列，以及对角线来实现。 识别山谷起点：从每个点开始，如果该点的所有邻居都比它高，那么这个点可能是山谷的一部分。你需要继续向下搜索，直到找到一个点，它的某个邻居不比它高，或者你已经搜索了整个连通组件。 扩展山谷：从山谷起点开始，沿着相邻的低点扩展，直到遇到一个高度较高的点。记录下所有属于这个山谷的点。 计算山谷大小：统计每个找到的山谷包含的点数。 累加结果：对于每个找到的山谷，将它的大小（点数）加到总和中。 输出结果：最后输出所有山谷的大小之和。 你的代码可能需要进行重写以适应这些步骤。尝试将注意力集中在如何根据题目描述来识别和扩展山谷，而不是依赖于目前代码中的树形结构。这将帮助你更好地理解问题，并有助于找到解决方案。同时，注意代码的效率，因为题目中提到的矩阵大小可能会很大。在实现过程中，尽量避免不必要的计算和存储，以提高时间复杂度。

机翻(经过整理 遵照原文) 题目描述 贝西喜欢观光，今天她正在寻找风景优美的山谷。 感兴趣的是N×NN×NN×N网格的单元格，其中每个单元格都有一个高度。 这个正方形网格之外的每个单元格都可以被认为具有无限高。 山谷是这个网格的一个区域，它是连续的，没有洞，并且使得其周围的每个细胞都高于该地区。 更正式地说： * 如果一组单元格可以通过向上、向下、向左或向右的一系列移动从另一个单元格到达该组单元格的任何单元格，则称为“边缘连续”。 * 如果一组单元格可以通过向上、向下、向左、向右或对角的一系列移动从另一个单元格到达该组单元格的任何单元格，则称为“逐点连续”。 “区域”是一组非空的边缘连续的单元格。 * 一个区域被称为“多孔”，如果该区域的补码（包括在N×NN×NN×N网格）不是逐点连续的。 * 区域的“边界”是与该区域中的某个单元格正交相邻（上、下、左或右）的一组单元格，但这些单元格不在区域本身中。 * “谷”是指任何非多孔区域，该区域中的每个单元的高度都低于该区域边界上的每个单元。 贝西的目标是确定所有山谷的大小之和。 输入格式 这是一个区域： oo. ooo ..o 这不是一个区域（中间单元格和右下单元格不是沿边连续）： oo. oo. ..o 这是一个非多孔区域： ooo o.. o.. 这是一个多孔区域（“甜甜圈”形状内的单个细胞不是与区域的“外部”逐点连续）： ooo o.o ooo 这是另一个非多孔区域（入口中的单个单元格是逐点的- 与右下角的单元格相邻）： ooo o.o oo. 输出格式 第一行包含整数NNN，其中1≤N≤7501≤N≤7501≤N≤750。 接下来的NNN行每行包含NNN个整数，即网格单元格的高度。每个高度hhh将满足1≤h≤1061≤h≤10^61≤h≤106。每个高度都是一个固定的整数。 在至少19%的测试用例中，进一步保证N≤100N≤100N≤100。 AC助手回答 首先，让我们一起深入理解题目的要求。题目描述的是一个山谷的概念，它是一个没有洞的、相邻的区域，其中每个单元的高度都低于其边界上的所有单元。我们需要找出所有的山谷，并计算它们的大小（即包含的单元格数），然后将这些大小相加。 在解题过程中，我们可以遵循以下步骤： 1. 读取输入：首先，我们需要读取N，然后读取N行N列的单元格高度。确保处理边界条件，因为输入可能会有空格或换行符。 2. 定义山谷：我们需要一个数据结构来表示山谷。考虑到可能有多个山谷，可以使用一个容器（如列表或集合）来存储山谷。每个山谷可以由一个二维坐标列表表示，包含山谷内的所有单元格。 3. 遍历网格：从左上角开始，逐行逐列地遍历整个网格。对于每个单元格，检查它是否可能是山谷的一部分。 4. 检测山谷：对于每个单元格，检查它的四个邻居（上、下、左、右）。如果它们都比当前单元格高，那么这个单元格可能是山谷的一部分。我们需要扩展这个区域，直到找到边界或者遇到高度较高的单元格。 * 使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来扩展可能的山谷。在搜索过程中，标记已访问过的单元格，避免重复计算。 5. 验证非洞：在扩展过程中，我们还需要确保扩展的区域是连续的，没有洞。这可以通过在搜索时检查对角线邻居来实现。如果搜索过程中发现对角线邻居的高度较低，那么这个区域就有洞，不是山谷。 6. 计算大小：一旦找到一个山谷，计算其大小（单元格数量），并将结果累加到总和中。 7. 处理所有单元格：继续遍历整个网格，直到所有单元格都被检查过。 8. 输出结果：最后，输出山谷的总大小。 在实际编程中，你可能会遇到一些细节问题，比如如何有效地存储和更新单元格的高度，以及如何高效地进行搜索和验证。这些都是C++算法和数据结构的知识点，例如使用数组或向量来存储网格，用队列或栈来进行搜索等。 现在，你尝试根据这个指导去编写代码，如果遇到具体问题，再回来讨论，我会帮助你解决。记住，实践是检验理解的最好方式，动手试试看吧！

首先，我们来深入解析一下这个题目。题目要求我们找到一个 � × � N×N 网格中所有山谷的大小之和。山谷的定义是一个没有洞且边界上的所有细胞高度都高于内部关键点在于理解以下几个概念： edgewise-contiguous 和 pointwise-contiguous：前者是指可以通过上、下、左、右移动到达网格中的任何细胞，后者还包括对角线移动。 non-holey region：如果一个区域的补集不是 pointwise-contiguous 的，那么它就是有洞的。 border：一个区域的边界是那些与区域内细胞正交相邻（上、下、左、右）但不属于该区域的细胞。 valley：满足上述条件的非洞区域，即区域内所有细胞的高度都低于其边界上的细胞。 接下来，我们可以按照以下步骤来解决这个问题： 读入数据：首先，我们需要读取 � N 的值以及接下来的 � × � N×N 高度矩阵。 初始化：创建一个二维数组来存储每个单元格的高度，并使用邻接列表或类似的数据结构来表示每个单元格的邻居（包括对角线邻居）。 遍历网格：从每个单元格开始，进行深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS），标记已访问的单元格，并检查是否形成了一个山谷。在搜索过程中，我们需要维护一个当前高度，并比较它与边界上的高度。 如果遇到的高度比当前高度低，我们可以继续搜索。 如果遇到的高度等于当前高度，但边界上的高度更高，那么我们找到了一个可能的山谷，记录它的大小（即搜索到的单元格数量）。 如果遇到的高度等于或大于当前高度，并且边界上的高度也更高，那么这不是一个山谷，回溯并继续搜索其他单元格。 计算山谷大小：对于每个可能的山谷，计算其大小并累加到总和中。 输出结果：最后，输出所有山谷大小之和。 这是一个涉及深度优先搜索和图论概念的问题，你可以尝试使用DFS或BFS来实现这个算法，同时注意优化搜索过程，避免重复访问已经确定不是山谷的部分。在编写代码时，要特别关注边界条件和特殊情况的处理，比如当遇到高度相等但边界更高的情况。希望这些思路能帮到你，如果你在实现过程中遇到具体问题，可以继续提问。

什么框架都没有用啊啊啊 感觉要爆炸了 怎么感觉测试案例他的输入输出跟样例输入不一样啊 C++软件测试就行:(

题目描述 贝西喜欢观光，今天她正在寻找风景优美的山谷。 感兴趣的是 � × � N×N网格的单元格，其中每个单元格都有一个高度。 这个正方形网格之外的每个单元格都可以被认为具有无限高。 山谷是这个网格的一个区域，它是连续的，没有洞，并且 使得其周围的每个细胞都高于 该地区。 更正式地说： 如果一组单元格可以通过向上、向下、向左或向右的一系列移动从另一个单元格到达该组单元格的任何单元格，则称为“边缘连续”。 如果一组单元格可以通过向上、向下、向左、向右或对角的一系列移动从另一个单元格到达该组单元格的任何单元格，则称为“逐点连续”。 “区域”是一组非空的边缘连续的单元格。 一个区域被称为“多孔”，如果该区域的补码（包括在 � × � N×N网格）不是逐点连续的。 区域的“边界”是与该区域中的某个单元格正交相邻（上、下、左或右）的一组单元格，但这些单元格不在区域本身中。 “谷”是指任何非多孔区域，该区域中的每个单元的高度都低于该区域边界上的每个单元。 贝西的目标是确定所有山谷的大小之和。 输入格式 这是一个区域： 面向对象。 ooo ..o 这不是一个区域（中间单元格和右下单元格不是 沿边连续）： 面向对象。 面向对象。 ..o 这是一个非多孔区域： ooo o。。 o。。 这是一个多孔区域（“甜甜圈”形状内的单个细胞不是 与区域的“外部”逐点连续）： ooo o.o ooo 这是另一个非多孔区域（入口中的单个单元格是逐点的- 与右下角的单元格相邻）： ooo o.o 面向对象。 输出格式 第一行包含整数 � N、 其中 1. ≤ � ≤ 750 1≤N≤750。 下一个 � N行，每行包含 � N个整数，的单元格的高度 网格每个高度 ℎ h将满足 1. ≤ ℎ ≤ 1. 0 6. 1≤h≤10 6. 。每个高度都将是 不同的整数。 在至少19%的测试案例中，进一步保证 � ≤ 100 N≤100。