洛谷P6014 斗牛

本文深入探讨了一种基于牌类游戏的算法问题,通过反向思维简化了解题过程。介绍了如何利用剩余两张牌的和来确定游戏得分,分享了一段C++代码实现,并对比了正向解决方法的复杂性。

题面

给定n张牌,牌大小为1~10。挑选n-2张牌加起来是10的倍数,另外两张牌的和的个位数即得分。

特别的,最后这两张牌如果和为10的倍数,则得分10.
如果没有n-2张牌能构成10的倍数,得分0。

分析

正向难做(比赛时使用的正向,总有条件没考虑到WA了),即便采取了很多的化简方式,将存在的牌数通过凑10的倍数缩小到二三十张。

反向的思路简单,如果上述条件可能,则余下的2张牌可组成牌总和的%10或%10+10。(n-2张组成了前面的10整数倍部分),%10+10也可是因为两张牌的和最大20

代码

#include <stdio.h>
#include<iostream>
using namespace std;
int card[11];
bool check(int num)//判断num可否由card组成,复杂度O(1),因为总的组合数是确定的
{
	for (int i = 1; i <= 10; i++)
	{
		if (card[i] >= 1)for (int j = 1; j <= 10; j++)
		{
			if (i != j) {
				if (card[j] >= 1 && (i + j == num))return true;
			}
			else {
				if (card[j] >= 2 && (i + j == num))return true;
			}
		}
	}
	return false;
}
int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
	int n,temp,val=0;
	cin >> n;
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		cin >> temp;
		card[temp]++;//card[i]的值代表i牌面有多少张
		val += temp;
	}
	//实际上需要两个牌凑出来的值就是val的个位数(或个位数+10)
	if (check(val%10) ||(val>10) &&check(val%10 + 10))
	{
		val %= 10;
		if (val%10 == 0)val += 10;
		cout << val;
	}
	else cout << 0;
	return 0;
}

正向做交了很多发。。。又臭又长。。。

反向一发AC

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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