U - Long Distance Racing

本文介绍了一个通过不同地形移动的地图行走算法。该算法考虑了上坡、下坡和平地等不同地形的变化,旨在计算在给定时间和体力限制下,角色能够行走的最大地图范围。通过输入地图的体力消耗参数和角色的动作序列,输出角色可以行走的最大地图数量。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int main()
{
    int m,t,U,F,D,i,x;
    while(~scanf("%d%d%d%d%d",&m,&t,&U,&F,&D)){
        int ans=0,s=0,flag=0;
        char c;
        for(i=0;i<=t-1;i++){
            getchar();
            scanf("%c",&c);
            if(c=='u'){
                s+=U+D;
                ans++;
            }else if(c=='f')
            {
                s+=2*F;
                ans++;
            }else if(c=='d')
            {
                s+=U+D;
                ans++;
            }
            if(s>m&&!flag){
                ans--;
                x=ans;
                //printf("%d\n",ans);
                flag=1;
            }
        }
        printf("%d\n",x);
    }
    return 0;
}

意思是输出在总时间内最多能走多少地图,

上坡回来就是下坡,下坡回来就变成了上坡

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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