(DS1.5.8)POJ 1338 Ugly Numbers(寻找因子只含有2||3||5的数)

本文提供了一种解决POJ_1138问题的有效算法实现,通过循环迭代的方式计算并排序特定数值序列,最终输出指定位置的元素。
/*
 * POJ_1138.cpp
 *
 *  Created on: 2013年10月24日
 *      Author: Administrator
 */

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

const long long maxn = 900000000;//类型要用long long,不要使用int,因为在运算过程中产生的数可能超过int所能表示的范围
long long a[1510];

int main() {

	long long i,j,k;
	int num = 1;
	for (i = 1; i < maxn; i = i * 2) {
			for (j = 1; i * j < maxn; j = j * 3) {
				for (k = 1; i * j * k < maxn; k = k * 5) {
					a[num++] = i*j*k;
				}
			}
		}


	sort(a,a+num);
	int n;
	while (scanf("%d", &n) != EOF, n) {
		cout << a[n] << endl;
	}

	return 0;
}

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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