骑行

这篇博客介绍了一种利用图论方法解决链匹配问题的算法。通过枚举最大值并进行链配对,可以有效地计算出答案。博主分享了C++实现的代码,展示了如何在复杂度为O(n^2)的时间内完成这个任务。算法虽然简单,但思路颇具挑战性。

骑行

这题解法很简单,但思路很难想
对这种题,其实考虑枚举最大值,然后最大值链配对即可

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

typedef long long ll;
const int N=3e5+5;
int n,cnt=0,head[N];
struct edge{
	int link,v;
}q[N<<1];
void put(int u,int v){
	q[++cnt].v=v;
	q[cnt].link=head[u];
	head[u]=cnt;
}
ll ans=0;
ll dp[N];
void dfs(int x){
	ll tmp=0;
	for(int i=head[x];i;i=q[i].link){
		int v=q[i].v;
		dp[x]+=(dp[v]+1);
		tmp+=(dp[v]+1)*(dp[v]+1);
	}
    ans+=dp[x]*dp[x]-tmp;
}
int main(){
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<n;i++){
		int u,v;
		scanf("%d%d",&u,&v);
		if(u>v)put(u,v);
		else put(v,u);
	}
	for(int i=2;i<=n;i++){
		dfs(i);
	}
	printf("%lld",ans);
}
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
<think>好的,我现在需要帮助用户找到骑行相关的小程序开发教程或示例。根据用户之前的问题,他们想开发或查找与骑行相关的小程序,现在需要教程或示例。 首先,我需要回顾用户提供的引用内容。引用[2]提到数据集中的骑行安全别,这可能与用户需求相关,但更多是数据方面的。引用[3]和[4]涉及小程序开发中的权限、组件使用和实时位置追踪,特别是引用[4]详细描述了跑步小程序中实时位置更新的实现,这对骑行可能有参考价值。用户可能需要似跑步应用的实时位置追踪功能,但针对骑行场景。 接下来,用户需要教程或示例。我应该分步骤回答,可能包括框架学习、功能实现、组件使用、API集成以及参考示例。需要结合微信小程序官方文档,因为引用[1]和[3]都提到了小程序框架和API的使用。例如,实时定位需要wx.getLocation API,地图组件使用map,这些在引用[4]中也有涉及。 另外,引用[3]提到权限申请,比如地理位置授权scope.userLocation,这在骑行小程序中必可少。需要提醒用户注意权限配置。 可能的相关问题包括如何实现实时轨迹记录、如何集成地图导航、如何设计数据统计页面等。需要确保回答结构清晰,分点说明,并引用相关引用内容作为支持。 还需要检查是否有现有的骑行小程序示例,比如共享单车应用,但用户可能更需要开发教程。可以建议参考腾讯位置服务、高德地图API的集成,以及结合云开发实现数据存储。 最后,生成相关问题,帮助用户深入开发,比如性能优化、数据安全、第三方服务集成等。</think>### 骑行小程序开发教程与示例 #### 一、开发框架与基础 1. **学习微信小程序框架** 微信小程序开发基于`WXML`(页面结构)、`WXSS`(样式)、`JavaScript`(逻辑)和`JSON`(配置)。建议先通过[微信官方文档](https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/)掌握基础语法和组件使用[^3]。 2. **骑行相关功能设计** - **实时定位与轨迹记录**:使用`wx.getLocation`获取位置,结合`map`组件展示骑行路径(似跑步应用的位置更新逻辑[^4])。 - **数据统计**:记录骑行里程、速度、时间,可通过云开发存储数据。 - **安全提示**:集成头盔检测功能(参考骑行安全数据分[^2])。 #### 二、关键功能实现 1. **实时定位与地图集成** ```javascript // 获取实时位置 wx.getLocation({ type: 'gcj02', success: (res) => { this.setData({ latitude: res.latitude, longitude: res.longitude }); } }); ``` ```xml <!-- 地图组件 --> <map id="map" longitude="{{longitude}}" latitude="{{latitude}}" scale="15"></map> ``` - **动态更新**:通过定时器周期性调用`wx.getLocation`并更新路径点[^4]。 2. **权限配置** 在`app.json`中声明所需权限: ```json { "permission": { "scope.userLocation": { "desc": "需要获取位置以记录骑行轨迹" } } } ``` 3. **数据存储与云开发** 使用微信云开发存储骑行记录: ```javascript const db = wx.cloud.database(); db.collection('rides').add({ data: { distance: 10, time: 3600 } }); ``` #### 三、参考示例与资源 1. **官方示例** - [腾讯位置服务小程序插件](https://lbs.qq.com/miniProgram/plugin/):提供路线规划、导航功能。 - [高德地图API集成](https://lbs.amap.com/api/wx/summary):适合复杂地图交互。 2. **开源项目** - **共享单车小程序**:参考扫码开锁、计费逻辑。 - **健身小程序**:如跑步应用的轨迹记录可直接适配骑行场景[^4]。 3. **教程推荐** - 掘金社区《微信小程序开发实战》系列教程(似引用[1]的Todo App实现思路)。 - B站UP主“程序员老李”的骑行小程序开发实战视频。 #### 四、注意事项 1. **性能优化**:高频定位可能耗电,需合理设置定位间隔。 2. **安全合规**:若涉及用户数据存储,需遵守《个人信息保护法》。 3. **第三方服务**:地图API可能需申请密钥(如腾讯地图、高德地图)。 ---
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