POJ2533-Longest Ordered Subsequence(LIS)

本文介绍了一种解决最长上升子序列问题的有效算法实现。通过使用动态规划的思想,并结合二分查找进行优化,该算法能够在O(n log n)的时间复杂度内求解最长上升子序列的长度。

最长上升子序列

题目链接:http://poj.org/problem?id=2533


#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
int stack[1005];
int main()
{
    int i,n,t;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        int top=0;
        stack[0]=-1;
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%d",&t);
            if (t>stack[top])//如果大于栈顶元素则入栈
                stack[++top]=t;
            else
            {
                int low=upper_bound(stack,stack+top,t)-stack;//返回第一个大于t的值的位置
                stack[low]=t;//并替换之
            }
        }
        printf("%d\n",top);
    }
    return 0;
}


内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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