Uva 539 The Settlers of Catan

本文介绍了一个使用回溯法解决寻找给定点集中最长路径的问题。通过深度优先搜索(DFS)遍历所有可能的路径,并确保每条边只被访问一次。此算法适用于解决图论中的特定类型路径寻找问题。

在给定的点中找一条最长路,每条便只能走一次!回溯水过~~

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<cctype>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>

using namespace std;

int vis[26][26];
int n,m,maxx;

void DFS(int xx,int yy,int count)
{
    if(count > maxx) maxx = count;
    for(int i = 0;i < 26;i++)
    {
        if(vis[yy][i])
        {
            vis[yy][i] = 0;
            vis[i][yy] = 0;
            DFS(yy,i,count+1);
            vis[yy][i] = 1;
            vis[i][yy] = 1;
        }
    }
}

int main()
{
    freopen("in.txt","r",stdin);
    //freopen("out.txt","w",stdout);
    while(scanf("%d %d",&n,&m)==2&&n+m)
    {
        int in,out;
        maxx = 0;
        for(int i = 0;i < 26;i++)
            memset(vis[i],0,sizeof(vis[i]));
        for(int i = 0;i < m;i++)
        {
            scanf("%d %d",&in,&out);
            vis[in][out] = 1;
            vis[out][in] = 1;
        }
        for(int i = 0;i < 26;i++)
            for(int j = 0;j < 26;j++)
                if(vis[i][j]==1)
                {
                    vis[i][j] = 0;
                    vis[j][i] = 0;
                    DFS(i,j,1);
                    vis[i][j] = 1;
                    vis[j][i] = 1;
                }
        printf("%d\n",maxx);

    }
    return 0;
}



【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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