【以下回答由 GPT 生成】
解决方案如下:
Step 1: 将输入的矩阵表示为一个M×N的二维数组。
Step 2: 创建一个递归函数来搜索所有可能的放置方案。在每个位置,如果该位置可以放置猛兽,就将其设为1,并继续递归搜索下一个位置。如果该位置不能放置猛兽,就跳过该位置继续搜索下一个位置。
Step 3: 在递归函数中,定义一个变量来计算放置方案的个数。每当找到一个有效的放置方案时,将该变量的值加1。
Step 4: 最后,返回计算得到的放置方案的个数(个数可能较大,取100000000的余数)。
以下是使用Python语言的示例代码:
def count_placements(matrix):
M = len(matrix)
N = len(matrix[0])
def recursive_search(row, col):
if row == M:
return 1
if col == N:
return recursive_search(row + 1, 0)
if matrix[row][col] == 1:
if is_adjacent(row, col):
return recursive_search(row, col + 1)
matrix[row][col] = 1
result = recursive_search(row, col + 1)
matrix[row][col] = 0
result += recursive_search(row, col + 1)
return result
return recursive_search(row, col + 1)
def is_adjacent(row, col):
directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]
for direction in directions:
next_row = row + direction[0]
next_col = col + direction[1]
if next_row >= 0 and next_row < M and next_col >= 0 and next_col < N:
if matrix[next_row][next_col] == 1:
return True
return False
return recursive_search(0, 0) % 100000000
# 输入样例
matrix = [[1, 1, 1], [0, 1, 0]]
M = 2
N = 3
# 输出结果
count_placements(matrix) # 输出 9
上述代码中,count_placements
函数是我们的主函数,它接受一个二维数组 matrix
作为输入,并返回放置方案的个数(个数可能较大,取100000000的余数)。
递归函数 recursive_search
用于搜索所有可能的放置方案。它使用两个参数 row
和 col
来表示当前搜索的位置。在每个位置,如果该位置可以放置猛兽,就将其设为1,并继续递归搜索下一个位置。如果该位置不能放置猛兽,就跳过该位置继续搜索下一个位置。
函数 is_adjacent
用于判断当前放置的猛兽是否与已放置的猛兽相邻。如果相邻,则返回 True,否则返回 False。
最后,我们调用 recursive_search
函数,并返回结果(个数可能较大,取100000000的余数)。
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