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博客详细介绍了ACM比赛中关于Zu Chongzhi的三角形问题,指出贪心策略不适用,但特定数据集可通过。文章提到了暴力DFS解决方法的局限,并解释了正确解法——状态压缩动态规划。内容包括如何确定初始三条边的价值,以及如何进行状态转移来解决问题。

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I-Little Zu Chongzhi’s Triangles

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5135
这题贪心是错的,但是数据有点水,阔以过,但这组数据就不得行:
input:
5
51 13 40 92 45
0
output:
862.82

可以暴力写个dfs,但是我不会T_T,幸好彭老板会~
这题正解应该是状压dp,先弄出最初的三条边的价值,然后再进行状态转移:
这里枚举每个状态 sta s t a : 假如 sta s t a 和当前的可以组成三角形的状态没有重合的边,也就是说他们两个相 &是等于0 的那么他们两个组合起来的状态就阔以由这两个转移过来

#include"bits/stdc++.h"
using namespace std;
const int maxn=20;
int a[maxn];
double dp[1<<maxn];
double calc(double A,double B,double C)
{
    double P=(A+B+C)/2.0;
    double res=P*(P-A)*(P-B)*(P-C);
    if(res<0)return -1;
    else return sqrt(res);
}
int main()
{
    cout.setf(ios::fixed);
    int N;
    while(cin>>N&&N)
    {
        memset(dp,0,sizeof dp);
        vector<int>V;
        for(int i=0;i<N;i++)cin>>a[i];
        for(int i=0;i<N;i++)
        {
            for(int j=i+1;j<N;j++)
            {
                for(int k=j+1;k<N;k++)
                {
                    double tp=calc(a[i],a[j],a[k]);
                    if(tp<0)continue;
                    int sta=0;
                    sta=(1<<i)|(1<<j)|(1<<k);
                    dp[sta]=tp;
                    V.push_back(sta);
                }
            }
        }
        double ans=0;
        for(int sta=0;sta<(1<<N);sta++)
        {
            for(int i=0;i<V.size();i++)
            {
                int t=sta&V[i];
                if(t)continue;//Èç¹ûÓÐÖØºÏµÄ±ß¾Í²»ÐÐ 
                int now=sta|V[i];//еÄ×éºÏ 
                dp[now]=max(dp[now],dp[sta]+dp[V[i]]);
                ans=max(ans,dp[now]);
            }
        }
        cout<<setprecision(2)<<ans<<endl;
    }
}
内容概要:本文以电商仓储物流机器人为案例,深度解析机器人开发全流程,涵盖ROS系统搭建、SLAM建图、路径规划、机械臂控制、多机调度等核心技术。首先介绍了分层模块化架构和核心硬件选型,如主控制器、激光雷达、深度相机、驱动底盘和协作机械臂。接着详细讲述了ROS系统开发的核心实战,包括环境感知与SLAM建图、自主导航与动态避障等技术,提供了代码示例和技术关键点。然后探讨了机械臂抓取任务开发,涉及视觉定位系统、运动规划与力控制。随后介绍了多机器人集群调度系统的任务分配模型和通信架构设计。还讨论了安全与可靠性保障措施,包括硬件级安全设计和软件容错机制。最后总结了实战问题与解决方案,以及性能优化成果,并推荐了四大核心代码库和仿真训练平台。 适合人群:对机器人开发感兴趣的研发人员,尤其是有一定编程基础并希望深入了解仓储机器人开发的技术人员。 使用场景及目标:①学习仓储机器人从系统集成到底层硬件部署的全流程;②掌握ROS系统开发的核心技术,如SLAM建图、路径规划、机械臂控制等;③理解多机器人集群调度和安全可靠性设计;④解决实际开发中的常见问题并优化系统性能。 阅读建议:本文内容详实,涵盖了从硬件选型到软件开发的各个方面,建议读者结合实际项目需求,逐步深入学习,并通过实践操作加深理解。同时,利用提供的开源项目和仿真训练平台进行实验和验证。
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