HDU 5446 Unknown Treasure

本文深入探讨了模组合成算法的实现细节,包括快速幂、组合数计算、Lucas 定理的应用、扩展欧几里得算法、中国剩余定理等关键算法。通过这些算法,可以高效地解决涉及大整数的复杂数学问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
using namespace std;
#define ULL unsigned long long
#define LL long long

LL N,M;
int T,K;
LL Prime[12],B[12];
LL power(LL a,LL b,LL p){
    LL res=1;
    while(b!=0){
        if(b&1)
            res=(res*a)%p;
        a=(a*a)%p;
        b>>=1;
    }
    return res;
}
LL Cm(LL a,LL b,LL p){
    if(a<b)
        return 0;
    if(a==b)
        return 1;
    if(b>a-b)
        b=a-b;
    LL ans=1,ca=1,cb=1;
    while(b){
        ca=(ca*a)%p;
        cb=(cb*b)%p;
        a--;
        b--;
    }
    ans=(ca*power(cb,p-2,p))%p;
    return ans;
}
LL Lucas(LL n,LL m,LL p){
    if(m==0)
        return 1;
    return (LL)Cm(n%p,m%p,p)*(LL)Lucas(n/p,m/p,p)%p;
}
LL Ext_gcd(LL a,LL b,LL &x,LL &y){
    if(b==0){
        x=1;y=0;return a;
    }
    LL ret=Ext_gcd(b,a%b,y,x);
    y-=a/b*x;
    return ret;
}
LL multi(LL a,LL b,LL p){
    LL ret=0;
    while(b){
        if(b&1)
            ret=(ret+a)%p;
        a=(a+a)%p;
        b>>=1;
    }
    return ret;
}
LL china(LL n,LL *m,LL *a){
    LL M=1,d,y,x=0;
    for(int i=0;i<n;i++)
        M*=m[i];
    for(int i=0;i<n;i++){
        LL w=M/m[i];
        d=Ext_gcd(m[i],w,d,y);
        x=(x+multi(multi(y,w,M),a[i],M))%M;
    }
    return (x+M)%M;
}
int main(){
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        scanf("%lld%lld%d",&N,&M,&K);
        for(int i=0;i<K;i++){
            scanf("%lld",&Prime[i]);
            B[i]=Lucas(N,M,Prime[i]);
        }
        printf("%lld\n",china(K,Prime,B));
    }
    return 0;
}

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值