apple 大数据问题

我同学在joj上出的一个题  其中涉及到数据较大的问题正常方法用long long  是存不下的 因此要用数组模拟这个比较大得数,但是 其中有一个小技巧 就是数据问题  要是队数据做一下预处理的话用正常数据是可以实现的

同时因为数据量不是很大的原因 这里如果用完全搜索的方法  也是不会超过时间限定的 我这里给出用预处理方法给出的答案 其实问题很简单 只是用溶斥原理去解

#include <stdio.h>
long long a;
long long b;
int init()
{
    scanf("%lld",&a);
    if(a==0)
    return 0;
    return 1;
}
void solve()
{
    int i;
    int j;
    long long n1;
    long long n2;
    long long n3;
    i=a%3;
    j=a%2;
    n1=a;n2=a-1;n3=a-2;
    if(a<4)
    {
        printf("0/n");
        return;
    }
    if(j)
    n2/=2;
    else
    n1/=2;
    if(i==0)
    n1/=3;
    else if(i==1)
    n2/=3;
    else if(i==2)
    n3/=3;
    b=n1*n2*n3-(a-2)*(a-2);
    printf("%lld/n",b);
    return;
    }
int main()
{
    while(init())
        solve();
    return 0;
}

先看一看吧  当然还是可以再简化的  呵呵 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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