POJ 3176 COW BOWLING

最新推荐文章于 2023-07-10 08:12:51 发布
原创 最新推荐文章于 2023-07-10 08:12:51 发布 · 696 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#360

本文提供了一段使用C语言实现的动态规划算法代码，旨在解决特定类型的问题。该算法通过构建二维数组来存储中间结果，并利用这些结果计算出最优解。适用于需要找到从根节点到叶子节点路径上元素之和最大的场景。

#include<stdio.h>

int a[360][360],f[360][360];

int max(int a,int b)
{
    if(a>b)   return a;
    return b;
}

int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
           for(int j=1;j<=i;j++)
               scanf("%d",&a[i][j]);
        f[1][1]=a[1][1];
        for(int i=2;i<=n;i++)
          for(int j=1;j<=i;j++)
          f[i][j]=max(f[i-1][j]+a[i][j],f[i-1][j-1]+a[i][j]);
        int max=-1<<31-1;
        for(int i=1;i<=n;i++)
           if(max<f[n][i])    max=f[n][i];
        printf("%d/n",max);
    }
    return 0;
}

【题解】POJ 3176 Cow Bowling(DP)
bu_shushu的博客
05-15 349
POJ 3176 Cow Bowling 原题 牛在打保龄球的时候不用真的保龄球。他们每个人都拿一个号码(范围在0 . . 99),不过,和排队在标准bowling-pin-like三角形: 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 然后，其他奶牛从三角形的顶端开始，穿过三角形，并“向下”移动到两个对角相邻的奶牛之一，直到到达“底部”行。牛的分数是沿途拜访的牛
北大POJ3176-Cow Bowling
05-11
北大POJ3176-Cow Bowling
POJ 3176 Cow Bowling
梦想还是要有的
01-30 411
题意 扔保龄球，若扔中第i层的第j个瓶子，则只能撞到第i+1层的两个相邻的瓶子（j和j+1），每个瓶子有权值，求每层扔中一个瓶子后的最大权值 题解 用动态规划解决。状态转移方程为 dp[0][0] = bowl[0][0] dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1]) + bowl[i][j]; (j-1 >= 0) dp[i][j]
【动态规划】POJ 3176 Cow Bowling
weixin_44745441的博客
07-24 190
题意：给定一个数塔，第i行有i个数。现在需要找到一条从树顶结点遍历到树底结点的最长路径，即遍历的结点中数字相加的和最大。且每个结点只许向其下层相邻的左右两个结点遍历。 #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstring> #include <cstdio> #include <string> #include <functional> using namespace s.
poj3176 Cow Bowling
small__snail__5的博客
04-02 218
//题意：给一个数字n，代表着从i=1~n行，每行i个数字，然后求出从第一行到最后一行数字和最大的值，每个数字只能加他下一行的左边或者右边相邻的数字//思路：动态规划从下向上推则会有最优解 动态规划dp[i][j] = dp[i][j] + max(dp[i+1][j], dp[i+1][j+1]);因为存图的时候是直角三角形存图 不然应该是dp[i][j] = dp[i][j] + max(dp...
poj3176Cow Bowling
天行健，君子以自强不息
10-11 382
Cow Bowling Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 17897   Accepted: 11910 Description The cows don't use actual bowling balls when they go bowling.
POJ 3176 Cow Bowling 动态规划
qq_53038151的博客
07-10 82
【代码】POJ 3176 Cow Bowling 动态规划。
poj 3176 Cow Bowling
AC_jie的博客
09-05 330
这就是一个动态规划问题，关键在于表格的记录，#include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; bool cmp(int a,int b) { return a > b; } int a[500][500]; int b[500][500]; int ma
POJ3176 Cow Bowling dp
FairyTail0423的专栏
08-03 158
网址：https://vjudge.net/problem/POJ-3176 题意： 给出一个三角形，第$i$行有$i$个数，从第一行出发每次只能到第$i+1$行的第$i$个数或者第$i+1$行的第$i+1$个数，求轨迹上的数的和的最大值。 题解： $dp[i][j]$指的是到了第i行第j个数的路径上的数的和的最大值。 故从$2$行开始，对于第$i$行的第$j$个数，它的路径只...
POJ 3176 Cow Bowling（基础DP）
nudt_oys的博客
07-11 444
Cow Bowling Description The cows don't use actual bowling balls when they go bowling. They each take a number (in the range 0..99), though, and line up in a standard bowling-pin-like triangl
POJ3176-Cow Bowling
07-31
"POJ3176-Cow Bowling.doc"可能是对解题思路和代码的详细解释文档，包括问题分析、算法设计、代码实现步骤以及测试用例等。这类文档对于理解解题过程和学习算法有着重要的参考价值，有助于提高编程思维和解决问题的...
poj 3266 Cow School.md
11-17
poj 3266 Cow School.md
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-24
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型，涵盖姿态动力学与运动学方程，实现了三自由度（滚转、俯仰、偏航）的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析，帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制；同时，该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员，尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证；②作为控制器（如PID、LQR、MPC等）设计与测试的仿真平台；③支持无人机控制系统教学与科研项目开发，提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学方程的推导与实现方式，动手运行并调试仿真程序，以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
Lua中JSON编解码解析[项目代码]
11-24
本文详细介绍了Lua中json.encode和json.decode的使用方法。json.encode用于将表格数据编码为JSON字符串，支持字典和数组形式的表格，并解释了整型键值转换和空位处理规则。json.decode则用于将JSON字符串解码为表格对象，展示了如何解析复杂JSON结构。通过多个示例代码，清晰展示了两种函数的具体应用场景和输出结果，为Lua开发者处理JSON数据提供了实用参考。
SlowFast模型训练指南[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了如何使用SlowFast模型在mmaction2工具箱中训练自制AVA数据集。SlowFast模型是一种双通道架构的深度学习模型，通过慢速和快速通路分别处理视频中的空间语义信息和动态动作信息，有效平衡计算成本与性能。文章从数据集准备、视频抽帧、标注数据集、格式转换、环境部署、配置文件修改、常见问题解决到训练和测试，提供了完整的步骤和代码示例。特别强调了数据集的标注和格式转换过程，以及如何解决训练中可能遇到的版本兼容性和GPU内存不足等问题。最后，文章还提供了测试模型的代码和参考资源，为读者提供了全面的技术指导。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开，重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用，涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性，提升系统的可扩展性与鲁棒性，适用于多无人机、无人车编队等场景。同时，文档列举了大量相关科研方向与代码资源，展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真环境，对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标：①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究，如无人机集群、无人驾驶车队等；②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料，帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制；③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制；按文档结构逐步学习，同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例，加深对分布式控制系统的整体理解。
Screenshot_20251124_213837_net.huanci.hsjpro.png
11-24
Screenshot_20251124_213837_net.huanci.hsjpro.png
STM32驱动BMP280传感器[可运行源码]
11-24
本文详细记录了作者使用STM32硬件I2C驱动BMP280气压传感器的过程。文章首先介绍了BMP280传感器的应用背景和硬件连接方式，随后重点讲解了软件部分的实现，包括I2C配置、传感器初始化、数据读取和校准算法。作者还分享了在开发过程中遇到的问题和解决方案，例如I2C时钟配置的注意事项以及使用指针优化代码的技巧。文章提供了完整的代码示例和详细的注释，涵盖了定点运算和浮点运算两种补偿算法，并展示了最终的温度、气压和海拔高度测量结果。
poj3613 cow relays
11-10
### 解题思路 POJ 3613 Cow Relays 问题要求计算在给定的图中，从起点到终点恰好经过 $k$ 条边的最短路径。常规的暴力解法，即每次走一步更新最短路径，时间复杂度为 $O(k * n^3)$，效率较低。可利用二进制思想和矩阵快速幂的方法，将时间复杂度优化到 $O(logK * n^3)$ [^2]。 具体思路如下： 1. **图的表示**：使用邻接矩阵来表示图，矩阵中的元素 `mat[i][j]` 表示从节点 `i` 到节点 `j` 的最短距离，初始值设为无穷大 `INF`。 2. **矩阵乘法的定义**：普通矩阵乘法是对应元素相乘再相加，而这里定义的矩阵乘法是对应元素相加再取最小值。即 `C.mat[i][j] = min(C.mat[i][j], A.mat[i][k] + B.mat[k][j])`，表示从节点 `i` 经过节点 `k` 到节点 `j` 的最短距离。 3. **矩阵快速幂**：通过不断地将矩阵自乘，利用二进制的思想，快速计算出经过 $k$ 条边的最短路径矩阵。 4. **节点编号映射**：由于节点编号可能不连续，使用一个数组 `f` 来将原始节点编号映射到连续的编号，方便矩阵操作。 ### 代码实现 以下是实现该算法的 C++ 代码： ```cpp #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <iostream> using namespace std; #define INF ((1<<30)-1) int n; struct matrix { int mat[201][201]; matrix() { for(int i = 0; i < 201; i++) for(int j = 0; j < 201; j++) mat[i][j] = INF; } }; int f[2001]; matrix mul(matrix A, matrix B) { matrix C; int i, j, k; for(i = 1; i <= n; i++) { for(j = 1; j <= n; j++) { for(k = 1; k <= n; k++) { C.mat[i][j] = min(C.mat[i][j], A.mat[i][k] + B.mat[k][j]); } } } return C; } matrix powmul(matrix A, int k) { matrix B; for(int i = 1; i <= n; i++) B.mat[i][i] = 0; while(k) { if(k & 1) B = mul(B, A); A = mul(A, A); k >>= 1; } return B; } int main() { matrix A; int k, t, s, e, a, b, c; scanf("%d%d%d%d", &k, &t, &s, &e); int num = 1; while(t--) { scanf("%d%d%d", &c, &a, &b); if(f[a] == 0) f[a] = num++; if(f[b] == 0) f[b] = num++; A.mat[f[a]][f[b]] = A.mat[f[b]][f[a]] = c; } n = num - 1; A = powmul(A, k); cout << A.mat[f[s]][f[e]] << endl; return 0; } ``` ### 代码解释 1. **结构体 `matrix`**：定义了一个矩阵结构体，用于存储图的邻接矩阵，构造函数将矩阵元素初始化为无穷大。 2. **函数 `mul`**：实现了自定义的矩阵乘法，计算两个矩阵相乘的结果。 3. **函数 `powmul`**：实现了矩阵快速幂，通过不断地将矩阵自乘，快速计算出经过 $k$ 条边的最短路径矩阵。 4. **主函数 `main`**：读取输入数据，将节点编号映射到连续的编号，初始化邻接矩阵，调用 `powmul` 函数计算经过 $k$ 条边的最短路径矩阵，最后输出从起点到终点的最短距离。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值