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注意一开始的位置初始化


#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
char a[1000][1000];
int R,S;
int dx[4]={-1,1,0,0};
int dy[4]={ 0,0,-1,1};
int mymax=0;
bool flag[100000];
/* run this program using the console pauser or add your own getch, system("pause") or input loop */
void search(int x,int y,int n){
   
    if(n>R*S) return; 
	
	if(n>=mymax)	  mymax=n;	
	for(int i=0;i<=3;i++)
	{  
	    int newx=x+dx[i];
	    int newy=y+dy[i];
	//	cout << "nnewx"<<newx <<":" << "newy"<< newy<<endl;	  
//		assert( a[newx][newy]==true ); 
	   if( newx>=1 && newx<=R && newy>=1 && newy<=S 
	        && flag[ a[newx][newy] ]==true)
	   {      
	        
		   flag[  a[newx][newy] ] = false;	  
		   search(newx,newy,n+1);	
		   flag[ a[newx][newy] ] = true;
		      
      }		
	}  	
}

int main(int argc, char** argv) {
    
	cin>>R>>S;
	
	for(int i=1;i<=R;i++)
	     for(int j=1;j<=S;j++)
	   		cin>> a[i][j];
    
//	cout << a[1][1];
//	cout << a[3][4];	 
	   		
	//memset(flag ,1,sizeof(flag)); 
	for(int i=0;i<=10000;i++)  flag[i]=true;
	flag[ a[1][1] ] =false;//注意初始化
	search(1,1,1);
	
	cout << mymax;
	return 0;
}

【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
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