日常刷题之剑指offer:10.3.跳台阶

青蛙跳台阶问题解析
本文详细解析了青蛙跳台阶的经典动态规划问题,通过递推公式f(n)=f(n-1)+f(n-2)求解n级台阶的跳法总数,并提供了一段Java代码实现,展示了如何使用动态规划高效解决问题。

一、问题描述:一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法(先后次序不同算不同的结果)。

二、解题思路:

1.青蛙每次跳有两种选择,要么跳1级台阶,要么跳2级台阶,那一个n级的台阶的总共跳法就是n-1级台阶的跳法加上n-2台阶的跳法,即f(n) = f(n-1) + f(n-2),(n> 2)动态规划最主要的是找出初始条件,此处的初始条件就是n=1时只有1种跳法,n=2时只有两种跳法

2.代码实现

public class Solution {
    public int JumpFloor(int target) {
        if(target <= 2) return target;
        int[] dp = new int[target + 1];
        dp[0] = 0;
        dp[1] = 1;
        dp[2] = 2;
        for(int i = 3;i <= target; i++) {
            dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];
        }
        return dp[target];
    }
}
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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