hdu 1208 Pascal's Travels

本文介绍了一种使用记忆化搜索解决路径计数问题的方法,旨在计算从左上角到右下角的所有可能路径数量,受制于每个位置上指示可行走步数的数值,并且只能向右或向下移动。
/*
记忆化搜索
题意:左上角移动到右下角的路径有几条,每个位置上的数代表要走的步数,只能向右或向下移动
  */

#include<iostream>
using namespace std;
__int64 dp[36][36], map[36][36];
int n;

__int64 dfs(int x, int y)
{
	if(x == n-1 && y == n-1) return 1;
	if(!dp[x][y]) return 0;
	if(map[x][y]) return map[x][y];
	int i;
	__int64 xx, yy;
	for( i=0; i < 2; i++)
	{
		if(i)
			xx = x, yy = y + dp[x][y];
		else
			xx = x + dp[x][y], yy = y;
		if(xx >= 0 && xx < n && yy >= 0 && yy < n)
			map[x][y] += dfs(xx, yy);
	}
	return map[x][y];
}


int main()
{
	while(scanf("%d", &n) != EOF && n != -1)
	{
		char str[36];
		int i, j;
		for( i=0; i < n; i++ )
		{
			scanf("%s", str);
			for( j=0; j < n; j++ )
				dp[i][j] = str[j] - '0';
		}
		memset(map, 0, sizeof(map));
		__int64 count = dfs(0, 0);
		printf("%I64d\n", map[0][0]);
	}
	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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