简单搜索篇 Catch That Cow POJ - 3278(BFS)

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<map>
#include<queue>
#include<cstring>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <set>
#include<vector>
#include<cstring>
#define mod 998244353
#define maxn 102000//注意范围
using namespace std;
struct node{
	int x,cont;
	node(){x=0;cont=0;}
}t;
int vis[maxn+3];
int n,k;

void bfs()
{
	
	queue<node>q;
	q.push(t);
	while(!q.empty())
	{
		node u;
		node f=q.front();
		q.pop();
		for(int i=1;i<=3;i++)
			{
				if(i==1)
				{
					u.x=f.x+1;
					u.cont=f.cont+1;
				}
				if(i==2)
				{
					u.x=f.x-1;
					u.cont=f.cont+1;
				}
				if(i==3)
				{
					u.x=f.x*2;
					u.cont=f.cont+1;
				}
				if(vis[u.x]==0&&u.x>=0&&u.x<101900)
				{
					vis[u.x]=1;
					q.push(u);
				}

				if(u.x==k)
				{
					cout<<u.cont<<endl;
					return ;
				}
			}
	}	

}
int main()
{
	 
	scanf("%d%d",&n,&k);

	 if(n>=k){cout<<n-k<<endl;}
	 else
	 {
	 vis[n]=1;
	 t.x=n;
	 t.cont=0; 
	 bfs();
	}
	

 	return 0;
 }

   
   

要建站,快,选阿里云
拥有50多万企业用户群体的阿里云建站,是建站服务行业的佼佼者,阿里云建站的优势用一个“快”字概括,一点也不足为过。
阿里云建站,标准定价决策快。阿里云建站主推模板建站和定制建站,企业用户根据自己的切身发展需求快速选择适合自己的建站产品,所有建站产品均明码标价,一价全包,无任何隐形消费。
阿里云建站,千套模板选择快。云·速成美站是广受中小企业欢迎,性价比比较高的一种建站方式,用户可通过建站模板自己动手建网站,阿里云为广大企业用户提供了千套模板,分为36个行业,七种色系。企业用户购买后,模板库完整开放,可随意切换模板,企业用户可根据自身需求,快速选择建站模板制作网站,最快一天即可上线。
阿里云建站,操作简单维护快。阿里云建站拥有可视化后台,且系统定期免费更新,企业无需技术人员,就能轻松维护网站。
阿里云建站,一键解析上线快。阿里云为广大用户提供免费备案服务,下载阿里云APP,全自助在线备案,同时支持阿里云域名一键解析,一站式服务让网站上线更快速。
阿里云建站,安全稳定访问快。阿里云建站拥有云服务器(ECS)、负载匀衡(SLB)、云数据库(RDS)、云存储(OSS)、网络加速(CDN)等云计算资源集群,以SaaS的方式提供给用户,让每一个网页都能秒开,同时确保网站稳定。
阿里云建站,专业服务响应快。建站专家为您提供7*12小时(9:00-21:00)在线服务,专业服务10秒钟响应。
云·速成美站产品介绍:
https://ac.aliyun.com/application/webdesign/sumei
云·企业官网产品介绍:
https://ac.aliyun.com/application/webdesign/yunqi
5月份阿里云助力企业建站,优惠多多,福利多多,详情请点击如下链接:
Click!

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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