CodeChef ISCC2017 AHHOUSE

本文通过一个具体的迷宫寻路问题实例,详细介绍了如何使用深度优先搜索(DFS)算法进行求解。文中提供了完整的C/C++实现代码,并针对代码进行了详细的注释说明,帮助读者更好地理解DFS的工作原理及其应用。

题目链接


分析

直接DFS。

代码

#define maxn 12
int n, m, a[maxn][maxn], b[maxn][maxn], ans, ansx, v[maxn][maxn];
int dir[4][2] = {-1, 0, 1, 0, 0, -1, 0, 1};
void dfs(int x, int y, int s, int t) {
    if (x == n - 1 && y == m - 1) {
        if (s < ans) {
            ans = s;
            ansx = t;
        } else if (s == ans) {
            ansx = min(ansx, t);
        }
    }
    if (s > ans || s == ans && t >= ansx) {
        return;
    }
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        int ex = x + dir[i][0], ey = y + dir[i][1];
        if (ex >= 0 && ex < n && ey >= 0 && ey < m && !v[ex][ey]) {
            v[ex][ey] = 1;
            dfs(ex, ey, s + a[ex][ey], t + b[ex][ey]);
            v[ex][ey] = 0;
        }
    }
}
int main()
{
    int t;

    scanf("%d", &t);
    while (t--) {
        scanf("%d%d", &n, &m);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                scanf("%d", &a[i][j]);
            }
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                scanf("%d", &b[i][j]);
            }
        }
        ans = ansx = inf;
        memset(v, 0, sizeof v);
        v[0][0] = 1;
        dfs(0, 0, a[0][0], b[0][0]);
        printf("%d %d\n", ans, ansx);
    }   
}  
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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