P1443 马的遍历

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#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
using namespace std;
struct xy
{
	int x,y;
}node,top;
int n,m,x0,y0,s[405][405];
const int dx[]={2,2,1,1,-2,-2,-1,-1},dy[]={-1,1,2,-2,-1,1,-2,2};
void bfs(int x,int y,int cur)
{
	s[x][y]=cur;
	queue<xy> q;
	node.x=x;node.y=y;
	q.push(node);
	while(!q.empty())
	{
		top=q.front();
		q.pop();
		for(int i=0;i<8;i++)
		{
			int x1=top.x+dx[i],y1=top.y+dy[i];
			if(x1<1||x1>n||y1<1||y1>m) continue;
			if(s[x1][y1]==-1)
			{
				node.x=x1;
				node.y=y1;
				q.push(node);
				s[x1][y1]=s[top.x][top.y]+1;
			}
		}
	}
}
int main()
{
	scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&x0,&y0);
	memset(s,-1,sizeof(s));
	bfs(x0,y0,0);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		for(int j=1;j<=m;j++)
		{
			printf("%-5d",s[i][j]);
		}
		printf("\n");
	}
	return 0;
}
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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