CF286A Lucky Permutation

本文详细解析了 CF286A Lucky Permutation 的解题思路,针对不同 n%4 的情况给出了具体的算法实现。当 n 被 4 整除或除以 4 余 1 时,可以通过特定排列得到正确的幸运排列;而当余数为 2 或 3 时,则无法构造出满足条件的排列。

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CF286A Lucky Permutation     

找规律     

先盗张图    

将数据分成4类:n%4==0 n%4==1 n%4==2 n%4==3    

余数为0:    

由图+分析题目意思可得     

2 n ... 1 n-1 这样的排列最大化利用空间,使得这四个数字可以互相传递,答案不会出错    

所以余数为0时只要这样即可     

余数为1:    

若x=(n/2)+1,p[p[x]]=x     

证明:显然     

则中间一个数字为x,其他就像余数为0时一样排列     

余数为2、3:    

由余数为0的证明可得,只有那样的四元组是最大化利用空间,使得互相不冲突的     

反之,必然会冲突    

那么余数为2和3时一定会有冲突   

所以输出-1   

代码:     

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n;
int a[1000005];
int main(){
    cin>>n;
    if(n%4!=0&&n%4!=1){
        printf("-1\n");
        return 0;
    }
    for(int i=1;i<n/2;i++,++i){
        a[i]=i+1;
        a[i+1]=n-i+1;
        a[n-i+1]=n-i;
        a[n-i]=i;
    }
    if(n%2==1) a[(n/2)+1]=(n/2)+1;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        printf("%d ",a[i]);
    }
    printf("\n");
    return 0;
} 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/QYJ060604/p/11428071.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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