函数upper_bound()用法 -- 1085. Perfect Sequence (25)

//upper_bound(a+i,a+j+1,p) 返回a[i]~a[j]中第一个超过p的数的指针



#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>

using namespace std;

long long a[100005];
int N,p,ans=1;
int main()
{

    freopen("in.txt","r",stdin);

    scanf("%d %d",&N,&p);
    for(int i=0;i<N;i++)
    {
        scanf("%lld",&a[i]);
    }
    sort(a,a+N);


    for(int i=0;i<N;i++)
    {
        //upper_bound(a+i,a+j+1,p) 返回a[i]~a[j]中第一个超过p的数的指针
        int t=upper_bound(a+i+1,a+N,a[i]*p)-&a[i];
        ans=max(ans,t);
    }

    printf("%d",ans);

    return 0;
}





//upper_bound(a+i,a+j+1,p) 返回a[i]~a[j]中第一个超过p的数的指针
<think>我们被给了一组参数,看起来像是某个系统(可能是自动驾驶或机器人导航)的配置参数。每个参数都有一个值,我们需要解释这些参数的含义,并可能说明它们所属的系统或模块。 根据参数名称,我们可以推断这些参数与障碍物处理、纵向控制(加速度、加加速度限制)以及速度限制有关。它们很可能来自自动驾驶系统的规划或控制模块。 参数解释: 1. --obstacle_lat_buffer=0.4:障碍物横向缓冲距离(单位可能是米),表示车辆与障碍物在横向(左右方向)上保持的最小安全距离。 2. --obstacle_lon_start_buffer=2.5:障碍物纵向起始缓冲距离(单位可能是米),表示在车辆前方,开始考虑障碍物的安全距离(即距离障碍物还有多远时开始采取行动)。 3. --obstacle_lon_end_buffer=1.5:障碍物纵向结束缓冲距离(单位可能是米),表示车辆通过障碍物后,在后方需要保持的安全距离(确保完全通过后仍留有缓冲)。 4. --longitudinal_jerk_lower_bound=-6.0:纵向加加速度(jerk)的下限,单位可能是m/s³,表示车辆在减速时允许的最大舒适性减加加速度(即减速度的变化率,负值表示减速度在增加)。 5. --longitudinal_jerk_upper_bound=3.0:纵向加加速度的上限,单位可能是m/s³,表示车辆在加速时允许的最大舒适性加加速度。 6. 注意:下面又出现了两个类似的参数,但值不同,可能是不同模块的配置,或者可能是覆盖了前面的设置?但根据参数列表,这里有两个相同的参数名,但值不同。这可能是配置错误,或者可能是针对不同场景的两组参数?但通常,命令行参数不能重复定义(后面的会覆盖前面的)。所以这里可能是错误,或者是针对不同情况(如城市道路和高速公路)的两组参数?但参数名相同,所以更可能是配置错误。不过,我们也可以解释为:在配置文件中,可能有两个不同的模块使用了相同的参数名,但根据上下文,我们只能按照出现的顺序解释,但后面的会覆盖前面的,所以实际生效的是后面两个值。 7. 重新出现的参数:--longitudinal_jerk_lower_bound=-8.0 和 --longitudinal_jerk_upper_bound=4.0,这可能是对前面参数的覆盖,因此实际使用的下界是-8.0,上界是4.0。 8. --static_obstacle_speed_threshold=0.6:静态障碍物的速度阈值(单位可能是m/s),如果障碍物的速度小于此阈值,则被视为静态障碍物。 9. --default_city_road_speed_limit=16.7:默认的城市道路速度限制(单位可能是m/s),16.7m/s相当于60公里/小时(因为16.7*3.6≈60)。 注意:加加速度(jerk)是加速度的变化率,它影响乘坐舒适性。在自动驾驶中,通常会对加加速度进行限制,以保证乘客的舒适感。 由于参数列表中出现了两次纵向加加速度的上下限,我们需要注意:在命令行参数中,如果同一个参数出现多次,后面的值会覆盖前面的值。因此,实际生效的是: longitudinal_jerk_lower_bound = -8.0 longitudinal_jerk_upper_bound = 4.0 但是,也有可能这些参数是针对不同的场景或不同的控制阶段。不过,在没有更多上下文的情况下,我们按照覆盖的情况来解释。 总结:这些参数是用于自动驾驶车辆在遇到障碍物时的安全缓冲设置、纵向运动的舒适性限制以及静态障碍物的判断和默认速度限制。 根据要求,我们还需要提出3-5个相关问题。</think>这些参数是自动驾驶系统中路径规划与障碍物避障模块的核心配置项,主要用于控制车辆与障碍物的安全交互行为。以下是关键参数解析: ### 1. **障碍物缓冲设置** - `--obstacle_lat_buffer=0.4` 横向安全距离(0.4米),车辆与障碍物侧向最小间距 - `--obstacle_lon_start_buffer=2.5` 纵向起始缓冲(2.5米),发现障碍物时初始减速距离 - `--obstacle_lon_end_buffer=1.5` 纵向结束缓冲(1.5米),通过障碍物后的最小跟车距离 ### 2. **运动舒适性控制** ```python # 纵向加加速度限制(单位:m/s³) longitudinal_jerk_lower_bound = -8.0 # 最大减速度变化率 longitudinal_jerk_upper_bound = 4.0 # 最大加速度变化率 ``` > 注:后两个参数覆盖前两个(-6.0/3.0),实际生效值为-8.0/4.0 ### 3. **环境感知阈值** - `--static_obstacle_speed_threshold=0.6` 静态障碍物判定阈值(0.6m/s≈2.16km/h),低于此速度视为静止障碍 - `--default_city_road_speed_limit=16.7` 默认城市道路限速(16.7m/s≈60km/h) ### 典型应用场景 ```mermaid graph LR A[感知障碍物] --> B{速度<0.6m/s?} B -->|是| C[按静态障碍物处理] B -->|否| D[动态避障路径规划] C --> E[启用2.5m起始缓冲] D --> F[实时轨迹优化] E --> G[保持0.4m横向间距] G --> H[通过后保留1.5m缓冲] ```
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