hdu 1466 计算直线的交点数

本文介绍了一个算法问题,即计算n条直线的所有可能交点数量。通过动态规划的方法,使用三维数组进行状态转移,实现了对任意数量直线交点情况的有效计算。

链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1466

题意:n条直线,输出其所有交点的情况


这个题,我做练习的时候没推出来,然后网上看了一些解题报告,感觉也没说清楚,都是在说一个公式,(i-j)*j+k,我分析得也不清楚,类似找规律推出来的,只解释下公式就行了:i条直线,可以分成两部分,j条互相平行的直线,(i-j)条不互相平行的直线,k是j条直线所有有可能的交点数。

代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int dp[22][200];
int main()
{
	int i,j,k;
	dp[0][0]=dp[1][0]=dp[2][0]=dp[2][1]=1;
	//n条直线最多的交点数为(n-1)*n/2
	for(i=1;i<=20;i++)//i条直线
		for(j=0;j<=i-1;j++)//j条互相平行的
			for(k=0;k<=(j-1)*j/2;k++)//遍历j条直线所有可能的交点数
				if(dp[j][k])
					dp[i][(i-j)*j+k]=1;
	int n;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF)
	{
		printf("0");
		for(i=1;i<=(n-1)*n/2;i++)
			if(dp[n][i])
				printf(" %d",i);
		printf("\n");
	}
	return 0;
}


基于径向基函神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值