10755 - Garbage Heap

本文探讨了如何解决UVA在线判题系统中的一道难题,通过使用三维、二维和一维的压缩算法来优化计算过程,实现高效的求解。文中详细介绍了算法的实现步骤,并通过实例演示了其应用。


题目链接:https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=19&page=show_problem&problem=1696

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <cstring>
using namespace std;
#define FOR(i, n) for(int i=1; i<=n; i++)
#define FOR0(i, n) for(int i=0; i<n; i++)
const int MAXN = 21;
const long long MAX = 1000000000000ll;
long long sum3[MAXN][MAXN][MAXN];
long long sum2[MAXN][MAXN];
long long sum1[MAXN];
int A, B, C;
int main()
{
    int t;

    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d%d%d",&A,&B,&C);
        memset(sum3,0,sizeof sum3);
        FOR(i,A) FOR(j,B) FOR(k,C) scanf("%lld",&sum3[i][j][k]);
        long long ans = -MAX;
        FOR(sm, A) //枚举上面
        {
             //计算面的和,为三维压缩为二维做准备
            FOR(j, B) FOR(k, C) sum3[sm][j][k] += sum3[sm-1][j][k];
            FOR0(xm, sm) //枚举底面
            {
               //压缩进入二维
               memset(sum2,0,sizeof sum2);
               FOR(j, B) FOR(k, C) sum2[j][k] = sum3[sm][j][k] - sum3[xm][j][k];
              /* cout << sm << " *** " << xm <<endl;
               FOR(j, B){
                    FOR(k, C)
                   {
                       cout<<sum2[j][k]<<" ";
                   }
                   cout<<endl;
               }*/
               //二维转一维
                FOR(sb, B) // 枚举上边
                {
                     //计算线的和,为二维压缩为一维做准备
                    FOR(k, C) sum2[sb][k] += sum2[sb-1][k];
                    FOR0(xb, sb) //枚举下边
                    {
                        //压缩进入一维
                        memset(sum1,0,sizeof sum1);
                        FOR(k, C) sum1[k] = sum2[sb][k] - sum2[xb][k];
                        /*cout<<"---一维start---"<<endl;
                        cout<<sb<<"---"<<xb<<endl;
                        FOR(k, C) cout << sum1[k]<<" ";
                        cout<<endl;
                        cout<<"---一维end----"<<endl;*/
                        //处理一维
                        //计算一维点的和,为计算结果做准备
                        FOR(k, C) sum1[k] += sum1[k-1];
                        long long min1 = 0;
                        FOR(k, C)
                        {
                            ans = max(ans, sum1[k]-min1);
                            min1 = min(min1, sum1[k]);
                        }
                        //处理一维end
                    }
                }
               //二维转一维end
            }
        }
        printf("%lld\n", ans);
        if(t)printf("\n");
    }
    return 0;
}


本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 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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