判断条件相结合

素数判断与奇数求和
本文介绍了一个Java程序,用于找出用户指定范围内所有的素数,并计算该范围内所有奇数的总和。程序首先提示用户输入一个大于3的整数作为范围上限,然后使用两层循环结构来判断每个数是否为素数,并按每行10个数的格式打印出来。最后,程序计算并输出1到指定范围之间所有奇数的和。

“`
package zhang;
import java.util.Scanner;
public class awes {
public static void main(String[] args) {
int CONST=100; //声明变量
int j,k; //声明循环变量
int m=0; //控制换行
int sum=0; //求和
Scanner sc=new Scanner(System.in);
System.out.print(“请输入一个大于3的整数:”);
CONST=sc.nextInt();
for(j=1;j<30;j++)
System.out.print(“”);
System.out.println(CONST+”以内的数字中以下是素数:”);
for(j=2;j<=CONST;j++){
for(k=2;k<=j/2;k++)
if(j%k==0)
break;
if(k>j/2){
System.out.print(j+”\t”);
if(m==9){ //每输出10个数字后换行
m=0;
System.out.println(“”);
}else
m++;
}
}
System.out.println(); //换行
System.out.println(“1~”+CONST+”之间所有奇数的和计算“);
for(j=1;j<=CONST;j++){
if(j%2==0)
continue; //如果是偶数就跳过去
sum=sum+j;
}
System.out.println(“1~”+CONST+”之间所有奇数的和等于:”+sum);
}

}

“`这里写图片描述

### A*算法与APF算法结合的方法 #### 方法概述 为了克服单一路径规划方法的局限性,一种有效的方式是将A*算法和人工势场法(APF)结合起来。这种方法利用了两种技术的优势:A*算法能够提供全局最优解的能力以及APF对于动态环境的良好适应能力。 在具体实现过程中,首先采用A*算法来获取初步的最佳路径[^2]。此阶段主要依赖于精确的地图表示和高效的启发式评估函数f(n)=g(n)+h(n)[^3]。当遇到动态障碍物其他复杂情况时,切换至APF模式,此时机器人会受到虚拟力的作用而调整其运动方向以避开这些新出现的阻碍物[^4]。 #### 关键点分析 - **初始化**:构建初始静态环境中从起始位置到目标位置之间的最短路径; - **转换机制**:定义何时由A*转向APF的关键条件,比如检测到新的未知障碍预测即将发生碰撞; - **融合策略**:设计如何平滑过渡两者的控制指令,确保连续性和稳定性; - **终止判断**:设定返回标准状态即重新启用A*搜索的情形,例如脱离危险区域后继续沿原定路线前进。 ```python def hybrid_path_planning(start, goal, static_map, dynamic_obstacles): path = a_star_search(static_map, start, goal) while not reached_goal(): current_position = get_robot_position() if detect_dynamic_obstacle(dynamic_obstacles): # 判断是否有动态障碍物接近 adjust_trajectory_with_apf(current_position, dynamic_obstacles) # 使用APF调整轨迹 elif close_to_original_path(path, current_position): # 如果靠近原始路径则恢复A* follow_precomputed_path(path) update_environment_model() # 更新环境模型 return final_path ``` ### 应用场景对比 | 场景 | 单独使用A* | 单独使用APF | 组合方案 | | --- | --- | --- | --- | | 静态室内导航 | 效果好,能找最佳路径 | 可能陷入局部极小值 | 提供更灵活响应突发状况 | | 动态户外行驶 | 对移动物体无反应 | 易受干扰偏离既定线路 | 增强鲁棒性和安全性 | | 自动驾驶汽车避障 | 计算量大难以即时更新 | 处理快速变化不够精准 | 平衡计算资源分配 | 这种组合不仅提高了系统的灵活性和可靠性,而且能够在不同类型的环境下表现出更好的性能特点。通过这种方式可以在保持较高精度的同时也具备较强的自适应能力。
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