hdu1016.Prime Ring Problem

本文介绍了一种解决特定问题的方法:将1到n的自然数填入由n个圈组成的环中,使得相邻两圈内的数字之和为素数,并确保首位相连也满足此条件。通过递归算法及素数判断实现所有符合条件的排列。

Problem Description
A ring is compose of n circles as shown in diagram. Put natural number 1, 2, …, n into each circle separately, and the sum of numbers in two adjacent circles should be a prime.

Note: the number of first circle should always be 1.

Input
n (0 < n < 20).

Output
The output format is shown as sample below. Each row represents a series of circle numbers in the ring beginning from 1 clockwisely and anticlockwisely. The order of numbers must satisfy the above requirements. Print solutions in lexicographical order.

You are to write a program that completes above process.

Print a blank line after each case.

Sample Input
6
8

Sample Output
Case 1:
1 4 3 2 5 6
1 6 5 2 3 4

Case 2:
1 2 3 8 5 6 7 4
1 2 5 8 3 4 7 6
1 4 7 6 5 8 3 2
1 6 7 4 3 8 5 2

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstring>

using namespace std;

int n;
int a[20],vis[20];

bool isprime(int n)//判断素数
{
    if(n<2)return false;
    for(int i=2;i*i<=n;i++)
    {
        if(n%i==0)
        {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

void dfs(int cur)//cur表示个数
{
    if(cur==n&&isprime(a[1]+a[n]))//记得判断最后一个和第一个的和是不是素数
    {
        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            printf("%d ",a[i]);
        }
        printf("%d\n",a[n]);
    }
    else
    {
        for(int i=2;i<=n;i++)
        {
            if(!vis[i]&&isprime(i+a[cur]))
            {
                a[cur+1]=i;
                vis[i]=1;//标记
                dfs(cur+1);
                vis[i]=0; //搜索完清除标记
            }
        }
    }
}

int main()
{
    int cas=0;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        a[1]=1;
        if(cas++)
        {
            printf("\n");
        }
        printf("Case %d:\n",cas);
        dfs(1);
    }
    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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