UVA 696 How Many Knights

本文探讨了一种在不同尺寸的棋盘上放置骑士的算法,旨在最大化骑士的数量,同时确保骑士间不会相互攻击。通过分析特定情况下的最优解,如棋盘为1行或1列,或当棋盘的一边长度为2时的特殊处理方式,文章提供了一个通用的解决方案。

真心没发现规律。感觉挺像CF一些锻炼思维的题

看了这里http://hi.baidu.com/knowledgetime/item/87d13b1f12290a53f1090ea7

#include <map>
#include <set>
#include <list>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <deque>
#include <stack>
#include <queue>
#include <cctype>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <vector>
#include <climits>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define LL long long
#define PI 3.1415926535897932626
using namespace std;
int gcd(int a, int b) {return a % b == 0 ? b : gcd(b, a % b);}
int N,M;
int slove()
{
    if (N == 1 || M == 1)  return max(N,M);
    else if (N == 2 || M == 2)
    {
        if (M > N) swap(N,M);// N>M;right now M == 2;
        int cnt = N / 4 * 4;
        if (N % 4 == 1 || N % 4 == 2 ) cnt += N % 4 * 2;
        else if (N % 4 == 3) cnt += 4;
        return cnt;
    }
    else return ((M * N) + 1) / 2;
}
int main()
{
    while (scanf("%d%d",&N,&M)!=EOF)
    {
        if (N == 0 && M == 0) break;
        int u = N , v = M;
        printf("%d knights may be placed on a %d row %d column board.\n",slove(),u,v);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Commence/p/3993962.html

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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