nowcoder提高组四 灭虫

本文探讨了一个关于在数轴上选择线段以最大化覆盖长度的DP问题。通过巧妙地利用前缀和后缀最大值,将问题转化为不相交线段的选择,实现了O(n^2)的解决方案。

题意:3000个在数轴上的点,对于每个点可以选择这个点向左延伸li长度的线段,或者这个点向右延伸ri长度的线段,问选择的方法使得最终覆盖的数轴长度最长,输入均在int以内。

一个非常巧妙的DP题。
首先这一类题目有重复的线段长度统计(或者是树上的可以相交的路径方案统计)或者其他内容有一个比较自然的做法:
就是把每一段线段保留一段前缀或者后缀,将限制转化为最大值,然后要保证所有的线段不相交。
这个题首先就要利用这个思想。
然后我们按照pi(点的位置)从小到大排序DP,发现我们不能处理的只有 j < i L[i] < P[j] < P[i] < R[j] 的情况,我们发现这连成了一条完整的线段,我们直接把这个线段当作整体转移即可,可以证明,每一个这样的线段要么被直接转移到,要么左右端点由上面的线段确定。 所以这样的DP一定包含最优值。 利用前缀,后缀max维护一下可以做到 O(n^2)

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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