HDU 4004 The Frog's Games (二分贪心)

本文介绍了一种结合二分查找与贪心策略解决特定跳跃问题的方法。通过不断调整跳跃的距离来寻找最优解,确保在限定次数内完成任务。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

二分答案,每次贪心尽量跳远去判断即可

代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int N = 500005;
int L, n, m, a[N];

bool judge(int mid) {
    int s = 0;
    int cnt = 0;
    while (s != n) {
        for (int i = s + 1; i <= n + 1; i++) {
            if (a[i] - a[s] > mid) {
                if (s == i - 1) return false;
                s = i - 1;
                cnt++;
                if (cnt > m) return false;
                break;
            }
        }
    }
    return true;
}

const int INF = 0x3f3f3f3f;

int main() {
    while (~scanf("%d%d%d", &L, &n, &m)) {
        for (int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d", &a[i]);
        sort(a + 1, a + 1 + n);
        a[++n] = L;
        a[n + 1] = INF;
        int l = 0, r = L;
        while (l < r) {
            int mid = (l + r) / 2;
            if (judge(mid)) r = mid;
            else l = mid + 1;
        }
        printf("%d\n", l);
    }
    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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