POJ 3187 - Backward Digit Sums

暴力DFS求解倒三角数列

依然是非常暴力的DFS,1~n这n个数字,全排列一遍,找到第一个符合的排列就是答案。

#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std;
int n,sum,num[11],finish=0;
int cal() //已知第一行,计算并return倒三角的最后一行的那个值
{
	int temp[11][11];
	for(int i=0;i<n;i++) temp[1][i]=num[i];
	for(int i=2;i<=n;i++)
	{
		for(int j=0;j<n-i+1;j++)
		{
			temp[i][j]=temp[i-1][j]+temp[i-1][j+1];
		}
	}
	return temp[n][0];
}
void dfs(int deep)
{
	if(deep == n && cal() == sum) //如果深度到达n,并且计算得到的Backward Digit Sums与样例给出的相等
	{
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			if(i != 0) printf(" ");
			printf("%d",num[i]); //输出数字倒三角的第一行
		}
		printf("\n");
		exit(0); //直接退出程序
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
    {
		int flag = 1;
		for(int j = 0; j < deep; j++) if(num[j] == i) flag = 0;
		if(flag)
		{
			num[deep] = i;
			dfs(deep+1);
		}
	}
	return;
}
int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&sum);
	dfs(0);
} 


内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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