UVA1354 Moblie Computering

这篇博客介绍了如何解决UVA1354问题,关键在于枚举二叉树结构并利用递归从叶子节点向上构造。通过递归n-1次生成二叉树,并在每步中计算节点宽度。当宽度超过限制时,使用剪枝策略避免无效枚举。最终,根节点的宽度即为树的最大宽度。

UVA 1354 Mobile Computering 解题思路

这道题的关键点在于枚举二叉树,一种简单的方法是通过递归枚举。
具体实现方法:
1.用递归的方法从底层节点(叶子节点)向上递归直到根节点,只用递归n-1次;每次递归选两个节点生成一颗子树(也可以说是用两个节点去生成它们的父节点),再将父节点加入节点数组中以便之后用它生成其他父节点。递归到边界(也就是根节点)后,比较最大宽度。
2.计算宽度可以采用分治的思想,在每一次递归中计算父节点的宽度,从而最后根节点的宽度自然就是整棵树的宽度。
3.在dfs的过程中可以通过剪枝减少枚举量,比如如果当前宽度超过了房间宽度,那么就没有意义再递归下去。
AC代码如下:

在这里插入#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;
struct Node{
   
   
	double l;
	double r;
	int w;
	bool visit;
	Node():l(0),r(0),w(0),visit(false){
   
   };
};
Node node[1<<6];
double room_width,max_width;
int
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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