acm书中题目 p-16

题目大概:

输入m磅粮食,n个房间,每个房间粮食兑换金钱的比例不同,输出能兑换的最多金钱。

思路:

分别用不同数组或向量存储数据,计算出每个房间的金钱兑换比例,排序一下,从最高的开始兑换。

感想:

这个题刚开始是c   c++语言混合使用的,提交竟然发现编译错误,虽然两种语言混合使用方便许多,但以后还要尽可能用一种语言。

代码:

#include <iostream>
#include <iomanip>

using namespace std;

int main()
{double m,n;
    while(cin>>m>>n)
{if(m==-1&&n==-1)break;
double a[1000],b[1000];
double c[1000],sum=0;
for(int i=0;i<n;i++)
{cin>>a[i]>>b[i];c[i]=a[i]/b[i];
}
for(int i=0;i<n-1;i++)
{for(int t=i+1;t<n;t++)
{if(c[i]<c[t]){swap(c[i],c[t]);
swap(a[i],a[t]);
swap(b[i],b[t]);
}
}
}
for(int i=0;i<n;i++)
{if(m>=b[i]){sum=sum+a[i];m=m-b[i];}
else {sum=sum+(m/b[i])*a[i];m=0;}
if(m==0)break;
}
cout<<setiosflags(ios::fixed);
cout<<setprecision(3)<<sum<<endl;
}

      return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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