HDU - 2701 Lampyridae Teleportae 【模拟】

本文解析了一个关于捕捉移动目标的算法问题。通过模拟人物追捕随机移动的萤火虫的过程,利用相似三角形原理计算每次移动的位置。最终判断是否能成功捕捉到萤火虫。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目链接

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2701

题意
有一个萤火虫会闪现 一个人 也会闪现 给出 这个人的起始位置 和他能够闪现的距离 然后依次给出萤火虫的坐标 这个人 每次都往萤火虫的坐标闪现 如果 这个人能够到达的距离方圆1个单位长度以内 萤火虫在里面 那么这个人就能够抓住萤火虫 就输出坐标 如果最后都没有抓住 那么 就是抓不住了

思路

只要模拟一下就好了

求这个人每次移动的坐标 学长点了我一下,,竟然是用相似三角形。。初中的东西啊。。

这里写图片描述

AC代码

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <ctype.h>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <climits>
#include <ctime>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <deque>
#include <vector>
#include <queue>
#include <string>
#include <map>
#include <stack>
#include <set>
#include <list>
#include <numeric> 
#include <sstream>
#include <iomanip>
#include <limits>

#define CLR(a, b) memset(a, (b), sizeof(a))
#define pb push_back

using namespace std;
typedef long long ll;
typedef long double ld;
typedef unsigned long long ull;
typedef pair <int, int> pii;
typedef pair <ll, ll> pll;
typedef pair<string, int> psi;
typedef pair<string, string> pss;

const double PI = acos(-1.0);
const double E = exp(1.0);
const double eps = 1e-8;

const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int maxn = 1e6 + 5;
const int MOD = 1e9;

double getdis(double x1, double y1, double x2, double y2)
{
    return sqrt((x1 - x2) * (x1 - x2) + (y1 - y2) * (y1 - y2));
}

int main()
{
    double n, x, y;
    int t = 1;
    while (scanf("%lf%lf%lf", &n, &x, &y) && (n || x || y))
    {
        double a, b;
        int flag = 1;
        while (scanf("%lf%lf", &a, &b) && (a != -1 || b != -1))
        {
            if (flag)
            {
                double dis = getdis(x, y, a, b);
                if (dis <= n + 1.0)
                {
                    printf("Firefly %d caught at (%.0lf,%.0lf)\n", t++, a, b);
                    flag = 0;
                }
                x += (a - x) * n / dis;
                y += (b - y) * n / dis;
            }

        }
        if (flag)
            printf("Firefly %d not caught\n", t++);
    }
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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