【杭电多校2020】1002.Little Rabbit‘s Equation

本文介绍了一种算法,该算法能够通过暴力模拟的方法,判断一个字符串在特定的进制下是否能正确进行数学运算。主要关注于如何将字符串中的数字字符转换为指定进制下的数值,并对这些数值进行加、减、乘、除运算。

题目链接

思路:

暴力模拟.

代码:

#include<bits/stdc++.h>
#define int long long
#define IOS ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0);
const int N=1e5+3;
const int M=2e4+5;
const double eps=1e-8;
const int mod=998244353;
const int inf=0x7fffffff;
const double pi=3.1415926;
using namespace std;
bool solve(string s,int r)
{
    int num1=0,num2=0,num3=0,fg=0;
    char op;
    for(auto i:s)
    {
        if(i>='0'&&i<='9')
        {
            if(fg==0)
                num1=num1*r+(i-'0');
            else if(fg==1)
                num2=num2*r+(i-'0');
            else if(fg==2)
                num3=num3*r+(i-'0');
            if(i-'0'>=r)
                return false;
        }
        else if(i>='A'&&i<='F')
        {
            if(fg==0)
                num1=num1*r+(i-'A')+10;
            else if(fg==1)
                num2=num2*r+(i-'A')+10;
            else if(fg==2)
                num3=num3*r+(i-'A')+10;
            if(i-'A'+10>=r)
                return false;
        }
        else if(i=='+'||i=='-'||i=='*'||i=='/')
        {
            op=i;
            fg=1;
        }
        else if(i=='=')
            fg=2;
    }
    if(op=='+')
        if(num1+num2==num3)
            return true;
    if(op=='-')
        if(num1-num2==num3)
            return true;
    if(op=='*')
        if(num1*num2==num3)
            return true;
    if(op=='/')
        if((double)(num1*1.0/(1.0*num2))==(double)num3)
            return true;
    return false;
}
signed main()
{
    string s;
    while(cin>>s)
    {
        int ans=-1;
        for(int i=2;i<=16;i++)
        {
            if(solve(s,i))
            {
                ans=i;
                break;
            }
        }
        cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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