HDOJ1257

//最小拦截系统,解题思路:一个数组a[n]保存将要过来的导弹;数组h[10001]保存每一个系统的最高拦截高度;随着导弹来临,h[10001]不断更新;时间复杂度为O[n的平方];最后输出的是h[10001]的最大下标,用count来计数.思路很清晰,代码很短.
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std;

int n = 0;
int main(int argc, char *argv[]) 
{
	while(cin>>n)//导弹数目
	{
		int count = 0;
		int a[n];//保存每一个导弹的高度
		int h[10001];//保存系统的最高拦截高度
		for(int i = 0; i < n; i++)
		scanf("%d",&a[i]);
		h[count] = a[0];//第一个系统的最高高度为第一个导弹的高度
		for(int i = 0; i < n; i++)
		{
			for(int j = 0; j <= count; j++)
			{
				if(h[j] >= a[i])//如果第 i 个导弹的高度小于第 j 个系统的拦截高度
				{
					h[j] = a[i];
					break;
				}
			}
			if(h[count] < a[i])
				h[++count] = a[i];//如果第 i 个导弹的高度大于所有的拦截系统时,就添加一个新系统吧
		}
		printf("%d\n",count+1);
		
	}
	return 0;
}
//其实还可以进一步优化,在为第i个导弹寻找拦截系统时,可以用二分搜索法找到合适的系统由此时间复杂度优化为O(nlogn).

内容概要:论文提出了一种基于空间调制的能量高效分子通信方案(SM-MC),将传输符号分为空间符号和浓度符号。空间符号通过激活单个发射纳米机器人的索引来传输信息,浓度符号则采用传统的浓度移位键控(CSK)调制。相比现有的MIMO分子通信方案,SM-MC避免了链路间干扰,降低了检测复杂度并提高了性能。论文分析了SM-MC及其特例SSK-MC的符号错误率(SER),并通过仿真验证了其性能优于传统的MIMO-MC和SISO-MC方案。此外,论文还探讨了分子通信领域的挑战、优势及相关研究工作,强调了空间维度作为新的信息自由度的重要性,并提出了未来的研究方向和技术挑战。 适合人群:具备一定通信理论基础,特别是对纳米通信和分子通信感兴趣的科研人员、研究生和工程师。 使用场景及目标:①理解分子通信中空间调制的工作原理及其优势;②掌握SM-MC系统的具体实现细节,包括发射、接收、检测算法及性能分析;③对比不同分子通信方案(如MIMO-MC、SISO-MC、SSK-MC)的性能差异;④探索分子通信在纳米网络中的应用前景。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析和仿真验证,还给出了具体的代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。此外,论文还讨论了分子通信领域的标准化进展,以及未来可能的研究方向,如混合调制方案、自适应调制技术和纳米机器协作协议等。
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