POJ 1320 Street Numbers 【佩尔方程】

博客围绕 POJ 1320 题目展开,题意为判断 M 个编号 1 到 M 的房子,是否存在 1 到 N - 1 的和等于 N + 1 到 M 的和,并求解前十个 N 和 M。解题思路是通过两个等差数列求和化简得到(2M + 1)^2 - 8N^2 = 1,再利用佩尔方程递推式求解。

任意门:http://poj.org/problem?id=1320

Street Numbers
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Description

A computer programmer lives in a street with houses numbered consecutively (from 1) down one side of the street. Every evening she walks her dog by leaving her house and randomly turning left or right and walking to the end of the street and back. One night she adds up the street numbers of the houses she passes (excluding her own). The next time she walks the other way she repeats this and finds, to her astonishment, that the two sums are the same. Although this is determined in part by her house number and in part by the number of houses in the street, she nevertheless feels that this is a desirable property for her house to have and decides that all her subsequent houses should exhibit it. 
Write a program to find pairs of numbers that satisfy this condition. To start your list the first two pairs are: (house number, last number): 
         6         8

35 49

Input

There is no input for this program.

Output

Output will consist of 10 lines each containing a pair of numbers, in increasing order with the last number, each printed right justified in a field of width 10 (as shown above).

Sample Input

 
 

Sample Output

         6         8
        35        49

Source

 

 

题意概括:

有 M 个房子, 编号为 1~M,是否存在 1+2+3+...+ (N-1) == (N+1)+(N+2)+...+(M);

求解前十个 N, M;

 

解题思路:

两个等差数列求和,化简可得:

(2M+1)^2 - 8N^2 = 1;

令 X = 2M+1, Y = N ;

特解: X0 = 3, Y0 = 1;

根据佩尔方程的递推式:

X[ n+1 ] = X[ n ] * X0 + D * Y[ n ] *  Y0;

Y[ n+1 ] = X[ n ] * Y0 + X0 * Y[ n ];

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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