hdu 4004 The Frog's Games(二分)

本文介绍了一只青蛙如何通过有限次数的跳跃成功到达河对岸的问题。文章使用了二分查找算法,针对不同场景进行优化,以找到青蛙所需的最小跳跃能力。

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

The Frog's Games

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65768/65768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 8574    Accepted Submission(s): 3992


Problem Description
The annual Games in frogs' kingdom started again. The most famous game is the Ironfrog Triathlon. One test in the Ironfrog Triathlon is jumping. This project requires the frog athletes to jump over the river. The width of the river is L (1<= L <= 1000000000). There are n (0<= n <= 500000) stones lined up in a straight line from one side to the other side of the river. The frogs can only jump through the river, but they can land on the stones. If they fall into the river, they 
are out. The frogs was asked to jump at most m (1<= m <= n+1) times. Now the frogs want to know if they want to jump across the river, at least what ability should they have. (That is the frog's longest jump distance).
 

Input
The input contains several cases. The first line of each case contains three positive integer L, n, and m. 
Then n lines follow. Each stands for the distance from the starting banks to the nth stone, two stone appear in one place is impossible.
 

Output
For each case, output a integer standing for the frog's ability at least they should have.
 

Sample Input

 
6 1 2 2 25 3 3 11 2 18
 

Sample Output

 
4 11
 

Source
 

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lcy

题意:

一只青蛙要跳到河对岸,在河中有N块石头青蛙可以落脚。青蛙一共可以跳M次,问青蛙最少拥有跳多远的能力能成功跳到河对岸。

思路:

二分答案,时间复杂度为O(N*logL)。

对于每一次判断答案是否成立,需要满足两个条件:

1、每两个石块之间的距离不能长于青蛙跳远距离。

2、青蛙跳的次数最多为m次。

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <list>
using namespace std;
const int maxn=500005;
int a[maxn];
int l,n,m;
bool judge(int len)
{
    int cnt=0;
    int sum=0;
    for(int i=1;i<=n+1;i++)
    {
        if(a[i]-a[i-1]>len)
        {
            return 0;
        }
        else
        {
            if(sum+a[i]-a[i-1]>len)
            {
                cnt++;
                sum=a[i]-a[i-1];
            }
            else
                sum=sum+a[i]-a[i-1];
        }
    }
    if(cnt>m-1)
        return 0;
    return 1;
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d%d",&l,&n,&m))
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
        }
        a[n+1]=l;
        sort(a+1,a+1+n+1);
        int l=1,r=1000000005;
        while(l<r)
        {
            int mid=(l+r)/2;
            if(judge(mid))
            {
                r=mid;
            }
            else
                l=mid+1;
        }
        printf("%d\n",l);
    }
    return 0;
}

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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