POJ 3069——Saruman's Army

本文介绍了一种解决程序设计竞赛中射程覆盖问题的算法。通过将部队位置排序,算法选择有效射程内最远点进行标记,确保最大效率覆盖。此策略适用于连续区域的最小标记点需求。

链接:http://poj.org/problem?id=3069

 

题解

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
 
const int MAX=1e3+50;
int N,R; // N是部队数,R是有效射程
int X[MAX];
void solve(){
    sort(X,X+N);
    
    int i=0,ans=0;
    while(i<N){
        // s是没有被覆盖的最左边的点的位置
        int s=X[i++];
        
        //一直向右前进直到距 s的距离大于 R的点,此时 s离左边界最近
        while(i<N && X[i]<=s+R) i++;
        
        // p是新加上标记的点的位置,相当于"圆心"
        int p=X[i-1];
//        //输出被标记的点的位置 
//        printf("%d\n",p);
        
        //一直向右前进直到距 p的距离大于 R的点,此时 X[i-1]离右边界最近
        while(i<N && X[i]<=p+R) i++;
        
        ans++;
    }
    printf("%d\n",ans);
}
 
int main(){
    while(scanf("%d%d",&R,&N) && N!=-1 && R!=-1){
        for(int i=0;i<N;++i){
            scanf("%d",&X[i]);
        }
        solve();
    }
    return 0;
}

 

这道题可以参考 “挑战程序设计”上的描述

对于某个点来说,到距其 R以内的区域内必须要有带有标记的点

从最左边的点算起,带有标记的点一定在该点右侧(包含此点本身),所以应标记距离为 R以内最远的点,由于更左的区域没有覆盖意义,应尽可能的覆盖更靠右的点

如上所示,加上第一个标记后,剩下部分同理:对于添加了标记的点右侧相距超过 R的下一个点,采用相同的方法找到其右侧 R距离以内最远的点添加标记。在所有点被覆盖之前不断重复该过程

转载于:https://www.cnblogs.com/xxwang1018/p/11336240.html

【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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