最大连续子序列

本文介绍了一个通过C++实现的算法,用于寻找并输出数组中具有最大和的连续子数组及其边界元素。该算法首先检查数组是否全部由负数构成,如果是,则直接输出首个元素及末尾元素;否则遍历数组,利用动态规划思想记录并更新最大子数组和及其起始位置。
#include<iostream>
#include<string.h>
using namespace std;
const int Max=0x3f3f3f3f;

int main()
{
    int n;
    int a[10010];
    while(cin>>n&&n)
    {
        int x=1;
        int y=n;
        int N=0;
        int sum=0;
        int max=-Max;
        memset(a,0,sizeof(a));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            cin>>a[i];
            if(a[i]<0) N++;
        }
        if(N==n) 
        {
            cout<<0<<" "<<a[1]<<" "<<a[n]<<endl;
            continue;
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            sum+=a[i];
            if(sum<0) 
            {
                sum=0;
                if(sum>max) x=i+1;
                continue;
            }
            if(sum>max) 
            {
                max=sum;
                y=i;
            }
        }
        cout<<max<<" "<<a[x]<<" "<<a[y]<<endl;
    }
    return 0;
}
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。
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