CodeForces 47B Coins

解决一个有趣的问题:通过三次两两比较,确定三枚不同重量硬币的价值排序。使用简单的输入输出方法,根据比较结果输出硬币按价值从低到高的字母排序。
B. Coins
time limit per test
2 seconds
memory limit per test
256 megabytes
input
standard input
output
standard output

One day Vasya came across three Berland coins. They didn't have any numbers that's why Vasya didn't understand how their denominations differ. He supposed that if one coin is heavier than the other one, then it should be worth more. Vasya weighed all the three pairs of coins on pan balance scales and told you the results. Find out how the deminations of the coins differ or if Vasya has a mistake in the weighting results. No two coins are equal.

Input

The input data contains the results of all the weighting, one result on each line. It is guaranteed that every coin pair was weighted exactly once. Vasya labelled the coins with letters «A», «B» and «C». Each result is a line that appears as (letter)(> or < sign)(letter). For example, if coin "A" proved lighter than coin "B", the result of the weighting is A<B.

Output

It the results are contradictory, print Impossible. Otherwise, print without spaces the rearrangement of letters «A», «B» and «C» which represent the coins in the increasing order of their weights.

Sample test(s)
Input
A>B
C<B
A>C
Output
CBA
Input
A<B
B>C
C>A
Output
ACB

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
using namespace std;

int main(){
    int num[3];
    int min,mid,max;
    char temp[10];
    memset(num,0,sizeof(num));
    for(int i=0;i<3;i++){
        cin>>temp;
        if(temp[1]=='>'){
            num[temp[0]-'A']++;
        }
        if(temp[1]=='<'){
            num[temp[2]-'A']++;
        }
    }
    if(num[0]==num[1]||num[1]==num[2]||num[2]==num[0]){
        cout<<"Impossible"<<endl;
    }
    else{
        for(int i=0;i<3;i++){
            if(num[i]==2){
                max=i;
            }
            if(num[i]==1){
                mid=i;
            }
            if(num[i]==0){
                min=i;
            }
        }
        printf("%c%c%c\n",min+'A',mid+'A',max+'A');
    }
    return 0;
}


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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