2013寒假练习 1004:Who is the Smartest Man

曹操IP策略问题解析
本文介绍了一个关于策略选择的问题——曹操如何通过合理的对手选择来最大化自己的积分(IP)。通过算法实现,采用排序和条件判断的方法,确保曹操总是尽可能地从比自己积分低的对手那里获得更高的收益。

地址:http://acm.bit.edu.cn/mod/programming/view.php?id=655

曹操初始IP已知,给出一个序列表示其他人的IP,曹操可以自行选择PK顺序,若对方IP比曹操当前IP高,曹操加两点IP,否则加一点。问曹操最后最多有多少智商。

显然一开始就不比曹操初始IP高的先统计,最后都算IP+1。剩下那些比曹操IP高的,排升序后跑一遍,在过程中又不比曹操IP高了的话,统计,最后算IP+1;否则直接当前IP+2继续跑。水题1Y(表述不清。。。不管了)

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[505];
int main()
{
	int n,p,i,len,temp,sum;
	while(scanf("%d%d",&n,&p)!=EOF)
	{
		for(sum=0,len=0,i=0;i<n;i++)
		{
			scanf("%d",&temp);
			if(temp<=p) sum++;           //统计所有智商小于等于cc的
			else  a[len++]=temp;         //储存智商大于cc的
		}
		sort(a,a+len);                   //排序
		for(i=0;i<len;i++)
		{
			if(p>=a[i]) sum++;           //如果该人智商小于等于cc当前智商 统计
			else    p+=2;                //否则
		}
		printf("%d\n",p+sum);
	}
	return 0;
}


 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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