POJ 1012 Joseph

本文探讨了一个基于约瑟夫问题的变形,详细解释了如何通过直接模拟和打表的方式找到满足条件的最小m值。文章深入分析了算法的关键点,包括淘汰规则和编号调整策略,为读者提供了一种简洁且有效的解决方法。

题目链接:http://poj.org/problem?id=1012

题目描述:

      这是一个约瑟夫问题的变形,题目意思是给定一个k(<14),表示前k个为好人,后k个为坏人,围成一个环,问确定一个最小的m,使得经过k次后,只剩下k个好人。

      这题的k值很小,可以直接模拟m打表,其关键点就是如何确定下一个淘汰的人是谁,假设从0开始排序号,第一次淘汰的是m-1号,如果m-1<k,则m不合适,将m加1继续判断,若m-1>=k,表示淘汰的是坏人,那么重新标号:

开始:0 1 2 3 4 ....k k+1.....2*k-1

第一次:0 1 2 3 5 ...k k+1.....m-1 m ... 2*k-2

反正每次编号后好人都在前k个,因此只需要判断下一个淘汰的人序号是不是小于k即可。

因此有:dp[i] = (dp[i-1]+m-1) % (n-i+1) ; //表示第i次淘汰的序号。

#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std ;

/*
int res[20] ;

void printTable(){
	int dp[20] ;
	for( int k = 1; k <= 15; k++ ){
		int n = 2*k ;
		dp[0] = 0 ;
		int m = 1 ;
		for( int i = 1; i <= k; i++ ){
			dp[i] = (dp[i-1]+m-1) % (n-i+1) ;
			if( dp[i] < k ){
				m++ ;
				i = 0 ;
				dp[0] = 0 ;
			}
		}
		res[k] = m ; 
	}
}
*/
int main(){
	//freopen("1234.in","r",stdin) ;
	//printTable() ;
	int val[] = {0,2,7,5,30,169,441,1872,7632,1740,93313,459901,1358657,2504881,13482720,25779600} ;
	int k ;
	while( cin >> k && k ){
		printf("%d\n",val[k]) ;
	}
	return 0 ;
}



内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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