编程之美_002中国象棋将帅问题

本文通过编程方式解决中国象棋中将帅不许在同一列的问题,展示所有可能的位置组合,并提供了一段Java代码实现。
//中国象棋将帅问题
//A,表示将,B表示帅
//A,B运行的位置坐标
//1 2 3
//4 5 6
//7 8 9
//A,B的位置不能再同一列
//打印所有满足条件的解
public class Test
{

    public static void main(String[] args)
    {
        for (int i = 1; i <= 9; i++)
        {
            for (int j = 1; j <= 9; j++)
            {
                if (i % 3 != j % 3)
                {
                    System.out.println("A:" + i + " B:" + j);
                }
            }
        }
    }
}

输出结果:

A:1 B:2
A:1 B:3
A:1 B:5
A:1 B:6
A:1 B:8
A:1 B:9
A:2 B:1
A:2 B:3
A:2 B:4
A:2 B:6
A:2 B:7
A:2 B:9
A:3 B:1
A:3 B:2
A:3 B:4
A:3 B:5
A:3 B:7
A:3 B:8
A:4 B:2
A:4 B:3
A:4 B:5
A:4 B:6
A:4 B:8
A:4 B:9
A:5 B:1
A:5 B:3
A:5 B:4
A:5 B:6
A:5 B:7
A:5 B:9
A:6 B:1
A:6 B:2
A:6 B:4
A:6 B:5
A:6 B:7
A:6 B:8
A:7 B:2
A:7 B:3
A:7 B:5
A:7 B:6
A:7 B:8
A:7 B:9
A:8 B:1
A:8 B:3
A:8 B:4
A:8 B:6
A:8 B:7
A:8 B:9
A:9 B:1
A:9 B:2
A:9 B:4
A:9 B:5
A:9 B:7
A:9 B:8


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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