next_permutation函数

本文通过解决ABigDinner问题介绍了next_permutation函数的应用。该函数用于生成排列的所有可能组合,代码示例展示了如何利用C++标准库中的sort和next_permutation函数来求解所有可能的排列。

今天做弱校联盟的题,A Big Dinner感觉用到了一个以前不会函数 ,就记录下来~

>  #include<iostream>
> #include<cstdio>
> #include <string>
> #include <algorithm>
> #include <cstring>
> #include <cmath>
> #include <queue>
> #include <cstdlib>
> #define MAX 1510
> #define ll long long using namespace std; int a[5]; int main() {
>     int T,ii=1;
>     scanf("%d",&T);
>     while(T--)
>     {
>         printf("Case #%d:\n",ii++);
>        scanf("%d%d%d",&a[0],&a[1],&a[2]);
>       sort(a,a+3);
>       do
>       {
>           printf("%d %d %d\n",a[0],a[1],a[2]);
>       }while(next_permutation(a,a+3));
>     } }

“`

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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