POJ-3126 Prime Path (BFS&&筛法)

本文介绍了一种利用广度优先搜索(BFS)解决特定问题的方法:在素数图中寻找从一个四位素数到另一个四位素数的最短路径。通过筛法预处理素数,并将四位素数视作图中的节点,当两个素数仅一位数字不同时,它们之间建立一条边。文章详细展示了如何实现BFS算法来解决该问题。

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用相同的花费从一个状态转移到另一个状态

这真是一个检验宽搜的完美标准

num[i]为1表示i是素数,为0表示i不是素数,用筛法可以很快地标注是不是素数。有一个小技巧就是筛法最外层的循环只要循环到最大范围的一半就可以了,因为后一半数的性质由前一半决定(如果x是小于MAX的合数,它的因子必成对出现,因子的最大值一定<=x/2<MAX/2,因而后一半数的性质以及可以确定),而他们又不会对要求范围内的数产生影响,因为

for (int j = 2 * i; j < 10000; j += i)num[j] = 0;

在这一行中2*i>=MAX。

把四位素数看作无向图中的顶点,如果两个素数只有一位数不同,则他们之间有一条边,在此图上BFS 即可。起点为原来的门牌号,终点为新门牌号

另外,如果起点和终点相同,直接输出0即可

这次使用memset成功将时间从16ms变成了0ms,嘿嘿嘿

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
struct node
{
	int num, th;
};
int num[10005],s,e,cnt=0;
bool vis[10005];
queue<node> q;
void generate_prime()//筛法求素数
{
	for (int i = 2; i < 10000; i++) num[i] = 1;
	for(int i=2;i<5000;i++)
		if (num[i])
			for (int j = 2 * i; j < 10000; j += i)num[j] = 0;
}
void bfs()
{
	memset(vis, 0, sizeof(vis));
	node t;
	int number[4],newnum;
	while (!q.empty()) q.pop();
	q.push({s,0});
	vis[s] = true;
	while (!q.empty())
	{
		t = q.front(); q.pop();
		for (int i = 0; i < 4; i++)//挨个改变数的四位
		{
			number[0] = t.num / 1000;
			number[1] = t.num % 1000 / 100;
			number[2] = t.num % 100 / 10;
			number[3] = t.num % 10;
			for (number[i] = i?0:1; number[i] < 10; number[i]++)//第一位只能从1开始搜索
			{
				newnum = 0;
				for (int k = 0; k < 4; k ++ ) newnum = newnum * 10 + number[k];
				if (num[newnum]&&!vis[newnum])
				{
					if (newnum == e)
					{
						cout << t.th + 1 << endl;
						return;
					}
					vis[newnum] = true;
					q.push({ newnum,t.th + 1 });
				}
			}
		}
	}
	cout << "Impossible" << endl;//没有找到要求的终点,表示不可能完成
}
int main()
{
	int T;
	cin >> T;
	generate_prime();
	while (T--)
	{
		cin >> s >> e;
		if (s == e) cout << 0 << endl;
		else bfs();
	}
	return 0;
}

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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