Middle-题目58:213. House Robber II

环形房屋抢劫问题
针对环形排列房屋的最大收益问题,通过分析不同情况下的最优解策略,提供了一种高效的C语言实现方案。

题目原文:
Note: This is an extension of House Robber.

After robbing those houses on that street, the thief has found himself a new place for his thievery so that he will not get too much attention. This time, all houses at this place are arranged in a circle. That means the first house is the neighbor of the last one. Meanwhile, the security system for these houses remain the same as for those in the previous street.
题目大意:
Easy-题目26,但是现在房子围成了环形,仍然求最大利益。
题目分析:
分第一家是否偷讨论,如果偷第一家,那么最后一家不能偷,则退化成第一家到倒数第二家的线性问题,如果不偷第一家,那么相当于从第二家到最后一家的线性问题。
源码:(language:c)

int rob(int* nums, int numsSize) {
    if(numsSize==0)
        return 0;
    else if(numsSize==1)
        return nums[0];
    else if(numsSize==2)
        return nums[0]>nums[1]?nums[0]:nums[1];
    else
        return max(rob1(nums,numsSize-1),rob1(nums+1,numsSize-1));
}
int max(int a,int b) {
    return a>b?a:b;
}
int rob1(int* nums, int numsSize) {
    if(numsSize==0)
        return 0;
    if(numsSize==1)
        return nums[0];
    else if(numsSize==2)
        return nums[0]>nums[1]?nums[0]:nums[1];
    else
    {
        int i;
        int dp1,dp2,dp;

        dp1=nums[0];
        dp2=nums[0]>nums[1]?nums[0]:nums[1];
        for(i=2;i<numsSize;i++)
        {
            dp=dp2>dp1+nums[i]?dp2:dp1+nums[i];
            dp1=dp2;
            dp2=dp;
        }
        return dp;
    }
}

成绩:
1ms,众数100%
Cmershen的碎碎念:
一开始想到对环上每个节点遍历一次,后来发现只讨论第一个节点即可。

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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