D. Alice and the Doll [思维+模拟]

本文介绍了一种在大规模矩阵中避开障碍物,从起点出发不重复遍历所有可到达格子的算法。通过使用set存储障碍物位置,利用lower_bound求最远可到达位置,动态调整边界避免重复访问,最终判断是否成功遍历所有非障碍格子。

传送门
题意:有一个n*m的矩阵(n,m<=1e5),有k个障碍物(k<=1e5),初始时在(1,1)点,在每个格子里可以向右改变一次方向,初始方向向右,问是否能在不重复走格子的情况下走遍所有非障碍格子

题解:由于n,m巨大,k很小,只需要存储障碍物的位置进行模拟就行了。具体地,用set存下每行每列的障碍物位置,每次移动肯定是移动到最远距离然后进行转向,直接用lower_bound求出相应障碍物位置,同时维护可以到达的最大(和最小)x坐标和最大(和最小)y坐标避免重复走格子(重点!),直到不能移动,判断移动的格子数+k是否等于n * m就行了

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;
typedef long long ll;
#define debug(x) cout<<#x<<" is "<<x<<endl;

const int maxn=1e5+5;

set<int>r[maxn];
set<int>c[maxn];

int main(){
    ll n,m,k;
    scanf("%lld%lld%lld",&n,&m,&k);
    ll ans=0;
    for(int i=1;i<=k;i++){
        int x,y;
        scanf("%d%d",&x,&y);
        r[x].insert(y);
        c[y].insert(x);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        r[i].insert(m+1);
        r[i].insert(0);
    }
    for(int i=1;i<=m;i++){
        c[i].insert(n+1);
        c[i].insert(0);
    }
    int x_max,x_min,y_max,y_min,dir,xn,yn;
    x_max=n,x_min=1,y_max=m,y_min=1,dir=0,xn=1,yn=1;
    int st=1;
    while(1){
       /* debug(xn);
        debug(yn);
        debug(dir);*/
        if(dir==0){
            int yc=(*(r[xn].lower_bound(yn)))-1;
            yc=min(yc,y_max);
            x_min=xn+1;
            if(yn==yc&&(!st)){
                break;
            }
            else{
                ans+=(yc-yn);
                yn=yc;
            }
        }
        else if(dir==1){
            int xc=(*(c[yn].lower_bound(xn)))-1;
            xc=min(xc,x_max);
            y_max=yn-1;
            if(xn==xc){
                break;
            }
            else{
                ans+=(xc-xn);
                xn=xc;
            }
        }
        else if(dir==2){
            int yc=(*(--r[xn].lower_bound(yn)))+1;
            yc=max(yc,y_min);
            x_max=xn-1;
            if(yn==yc){
                break;
            }
            else{
                ans+=(yn-yc);
                yn=yc;
            }
        }
        else if(dir==3){
            int xc=(*(--c[yn].lower_bound(xn)))+1;//debug(xc);
            xc=max(xc,x_min);

            y_min=yn+1;
            if(xn==xc){
                break;
            }
            else{
                ans+=(xn-xc);
                xn=xc;
            }
        }
        st=0;
        dir=(dir+1)%4;// debug(ans);
    }

    if(ans+k+1==n*m)printf("Yes\n");
    else printf("No\n");
    return 0;
}

【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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