POJ 1852 ANTS

本文详细解析了一道经典的蚂蚁走杆问题,通过巧妙的思维转换将复杂的问题简化为寻找最短与最长路径的时间,提供了完整的代码实现。

                                       Ants

Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K
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Description

An army of ants walk on a horizontal pole of length l cm, each with a constant speed of 1 cm/s. When a walking ant reaches an end of the pole, it immediatelly falls off it. When two ants meet they turn back and start walking in opposite directions. We know the original positions of ants on the pole, unfortunately, we do not know the directions in which the ants are walking. Your task is to compute the earliest and the latest possible times needed for all ants to fall off the pole.

Input

The first line of input contains one integer giving the number of cases that follow. The data for each case start with two integer numbers: the length of the pole (in cm) and n, the number of ants residing on the pole. These two numbers are followed by n integers giving the position of each ant on the pole as the distance measured from the left end of the pole, in no particular order. All input integers are not bigger than 1000000 and they are separated by whitespace.

Output

For each case of input, output two numbers separated by a single space. The first number is the earliest possible time when all ants fall off the pole (if the directions of their walks are chosen appropriately) and the second number is the latest possible such time.

Sample Input

2
10 3
2 6 7
214 7
11 12 7 13 176 23 191

Sample Output

4  8

38 207

大体意思是蚂蚁走杆,两蚂蚁碰头后会反向行走,走到杆头会掉下去,求所有蚂蚁都掉下去的最大和最小时间。

思维题目,需要想到一点就是两只蚂蚁在碰头时分别反向走的路程与两只蚂蚁直接向前走的路程相同,即两只蚂蚁在碰头时反向走可以看做两只蚂蚁碰头后仍保持原方向继续行走,以此类推,问题便转化为每只蚂蚁均向前走时所用时间最长与最短。所以所用最短时间为每只蚂蚁所走最短路程的集合里的最大值,所用最长时间为每只蚂蚁所走最长路程集合里的最大值。

代码如下

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
using namespace std;
int a[1000005];
int Min(int a,int b)
{
    return a<b?a:b;
}
int Max(int a,int b)
{
    return a>b?a:b;
}
int main()
{

    int n;
    int l;
    int x;
    scanf("%d",&x);//一共有几组数据需要计算
    while(x--)
    {
        scanf("%d%d",&l,&n);//长度和组数
        int mit=0,mat=0;//最大时间和最小时间
        for(int i=0; i<n; i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
            mit=Max(mit,Min(a[i],l-a[i]));//求最小时间
            mat=Max(mat,Max(a[i],l-a[i]));//求最大时间
        }
        printf("%d %d\n",mit,mat);
    }

    return 0;
}



需要注意的一个问题就是此题用cin会超时,用scanf就可以通过了。
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开,重点研究其动力学建模与控制系统设计。通过Matlab代码与Simulink仿真实现,详细阐述了该类无人机的运动学与动力学模型构建过程,分析了螺旋桨倾斜机构如何提升无人机的全向机动能力与姿态控制性能,并设计相应的控制策略以实现稳定飞行与精确轨迹跟踪。文中涵盖了从系统建模、控制器设计到仿真验证的完整流程,突出了全驱动结构相较于传统四旋翼在欠驱动问题上的优势。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink使用经验的自动化、航空航天及相关专业的研究生、科研人员或无人机开发工程师。; 使用场景及目标:①学习全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法;②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真技术;③深入理解螺旋桨倾斜机构对飞行性能的影响及其控制实现;④为相关课题研究或工程开发提供可复现的技术参考与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步跟进文档中的建模与控制设计步骤,动手实践仿真过程,以加深对全驱动无人机控制原理的理解,并可根据实际需求对模型与控制器进行修改与优化。
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