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;
}


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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