1795 Problem A Fibonacci

本文介绍了一个简单的C++程序来计算斐波那契数列。该程序使用动态规划的方法预先计算并存储了数列的前31项,能够快速响应用户输入,输出指定位置的斐波那契数。

问题 A: Fibonacci
时间限制: 1 Sec 内存限制: 32 MB
献花: 109 解决: 42
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题目描述
The Fibonacci Numbers{0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55…} are defined by the recurrence:
F0=0 F1=1 Fn=Fn-1+Fn-2,n>=2
Write a program to calculate the Fibonacci Numbers.
输入
Each case contains a number n and you are expected to calculate Fn.(0<=n<=30) 。
输出
For each case, print a number Fn on a separate line,which means the nth Fibonacci Number.
样例输入
1
样例输出
1

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <iostream>

using namespace std;
const int MaxN = 33;
int main()
{
#ifdef _DEBUG
    freopen("data.txt", "r+", stdin);
#endif // _DEBUG

    std::ios::sync_with_stdio(false);
    int Fibo[MaxN]; Fibo[0] = 0; Fibo[1] = 1;

    for (int i = 2; i < MaxN ; ++i)
        Fibo[i] = Fibo[i - 2] + Fibo[i - 1];

    int n;
    while (cin >> n)
        cout << Fibo[n] << endl;

    return 0;
}
/**************************************************************
    Problem: 1795
    User: Sharwen
    Language: C++
    Result: 升仙
    Time:1 ms
    Memory:1696 kb
****************************************************************/
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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