HDU 1250

Hat's Fibonacci

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Problem Description
A Fibonacci sequence is calculated by adding the previous two members the sequence, with the first two members being both 1.
F(1) = 1, F(2) = 1, F(3) = 1,F(4) = 1, F(n>4) = F(n - 1) + F(n-2) + F(n-3) + F(n-4)
Your task is to take a number as input, and print that Fibonacci number.
 

Input
Each line will contain an integers. Process to end of file.
 

Output
For each case, output the result in a line.
 

Sample Input
100
 

Sample Output
4203968145672990846840663646 Note:
这个题的方法很多 这是我从别人博客上借鉴的,感觉挺简洁的!
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define N 10000
#define M 300
int f[N][M];
void work()
{
    memset(f,0,sizeof(f));
    f[1][1]=f[2][1]=f[3][1]=f[4][1]=1;
    int i,j,t;
    for(i=5; i<N; i++)
    {
        t=0;
        for(j=1; j<M; j++)
        {
            t=t+f[i-1][j]+f[i-2][j]+f[i-3][j]+f[i-4][j];
            f[i][j]=t%100000000;
            t=t/100000000;
        }
    }
}

int main()
{
    int i,n;
    work();
    
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        i=M-1;
        while(f[n][i]==0) i--;
        printf("%d",f[n][i--]);
        while(i>=1)
        {
             printf("%08d",f[n][i]);
             i--;
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}



【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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