hdu 5676 ztr loves lucky numbers(STL大法好)

本文介绍了一种生成特定格式字符串的算法,该算法能够根据输入的字符串长度生成由4和7组成的字符串,并确保生成的字符串不大于给定的字符串。通过使用C语言实现,文章详细解释了算法的工作原理及其实现细节。

原贴地址




#include<cstdio>  
#include<algorithm>  
#include<cstring>  
using namespace std;  
char b[50],c[50];  
int main()  
{  
    int t;  
    scanf("%d", &t);  
    while (t--)  
    {  
        scanf("%s", b);  
        int len = strlen(b);  
        if (len & 1)  
        {  
            for (int i = 0; i <= len / 2; i++)printf("4");  
            for (int i = 0; i <= len / 2; i++)printf("7");  
            printf("\n"); continue;  
        }  
        for (int i = 0; i < len / 2; i++)c[i]='4';  
        for (int i = len/2; i < len; i++)c[i]='7';  
        c[len] = 0;  
        int f = 0;  
        do  
        {  
            if (strcmp(b, c) <= 0)  
            {  
                printf("%s\n", c);  
                f = 1; break;  
            }  
        } while (next_permutation(c, c + len));  
        if (f==0)  
        {  
            for (int i = 0; i <= len / 2; i++)printf("4");  
            for (int i = 0; i <= len / 2; i++)printf("7");  
            printf("\n");   
        }  
    }  
    return 0;  
} 


内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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