UVA 10570 meeting with aliens

本文分享了一段使用C++编写的复杂算法竞赛代码,详细解析了如何通过一系列操作求解最小步骤数来完成特定任务。代码中包含了多个C++标准库的使用,如vector、algorithm等,并定义了自定义函数进行最大公约数的计算。此外,通过两重循环遍历和动态规划思想,实现了对输入数据的有效处理。
#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);}
#define MAXN 1010
int a[MAXN],b[MAXN];
int N;
int main()
{
    while (scanf("%d",&N)!=EOF)
    {
        if (N == 0) break ;
        for (int i = 1; i <= N; i++) scanf("%d", &a[i]),a[i+N] = a[i];
        int ans = INT_MAX;
        for (int i = 1; i <= N; i++)
        {
            int tmp = 0;
            memcpy(b,a,sizeof(a));
            for (int j = 1; j <= N; j++)
            {
                int x = i + j - 1;
                if (b[x] != j)
                {
                    tmp ++;
                    int t = b[x];
                    b[x] = j;
                    for (int k = x + 1; k < i + N ; k++)
                        if (b[k] == j)
                    {
                        b[k] = t;
                        break;
                    }
                }
            }
            ans = min (ans, tmp);
            tmp = 0 ;
            memcpy(b,a,sizeof(a));
            for (int j = N; j >= 1 && tmp < ans; j--)
            {
                int x = i + N - j;
                if (b[x] != j)
                {
                    tmp ++ ;
                    int t = b[x];
                    b[x] = j;
                    for (int k = x + 1; k < i + N; k++)
                        if (b[k] == j)
                    {
                        b[k] = t;
                        break;
                    }
                }
            }
            ans = min (ans,tmp);
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Commence/p/3996607.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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