BZOJ 3699 GAL的数组

题目大意:给出3*N的非负整数,分配到3个长度为N的数组A,B,C中。定义三个数组的GAL值,GAL(A,B,C)=Σ(A[i]-B[i])*C[i],1 ≤ i ≤ N。求出GAL(A,B,C)的最大值。

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <functional>
using namespace std;
typedef long long LL;
int T,n,N,topa,topc,s[100],a[30],b[30],c[30];
LL ans,now;
bool used[100];
bool check(int x) {
    for(int i=1;i<x;i++)
        if((c[i]>a[x] && a[i]-b[i]<c[x]) || (c[i]<a[x] && a[i]-b[i]>c[x]))
            return false;
    return true;
}
void dfs(int x,int pos) {
    if(x==n+1) {
        ans=max(ans,now);
        return ;
    }
    for(int i=x;i<=2*n;++i) {
        if(used[i]) continue;
        used[i]=true;
        a[x]=s[i];
        for(int j=max(i,pos)+1;j<=2*n;++j) {
            if(used[j]) continue;
            used[j]=true;
            c[x]=s[j];
            now+=(a[x]-s[3*n-x+1])*c[x];
            if(now*n>ans*x && check(x))dfs(x+1,j);
            now-=(a[x]-s[3*n-x+1])*c[x];
            used[j]=false;
        }
        used[i]=false;
        break;
    }
    return ;
}
int main() {
    for(scanf("%d%d",&T,&n),N=3*n;T;T--) {
        ans=0;
        for(int i=1;i<=N;++i) scanf("%d",s+i);
        sort(s+1,s+N+1,greater<int>());
        for(int i=1;i<=n;++i) b[i]=s[N-i+1];
        dfs(1,0);
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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