HDU 4435

题目大意:有一个国王他开着一辆最大只能行驶d距离的车子(因为行驶完d距离后车子就没油了)环游世界,他想从1点出发环游到n点再回来,由于车子的原因,他必须在某几个点上建加油站,来保证它能够顺利的环游世界,但是在第i个点建立加油站的费用为2^i,因此问你如何建站能使所需要的费用最小,如果怎么建站也不行的话就输出-1。

算法思想:假设我们再每个点都建站,如果这样都不能完成的话,那么肯定输出-1,否则,我们就从第n个点开始,判断第n个点是否需要建加油站,如果少了这个加油站不能完成的话,那么这个点必须要建站,然后在判断第n-1个点,n-2个点,一直到第2个点(因为第一个点根据题目要求必须要建站)。

那么如何判断是否完成呢?因为每次都从1点开始,我们先把1点如队列,然后我们就从1点开始更新与1点相接的所有点的距离,如果是加油站,则再把他入队,否则更新该点的最短距离,直到队列为空。这样的话,我们到最后可以这样判断是否完成:如果该点不是加油站,但是他的最短距离超过了d/2(因为要往返)或者该点是加油站,但是这个加油站没有被访问到,说明该点没有被访问过,则不能完成,反之,则能完成。

#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<queue>
using namespace std;
#define MAXN 130
#define INF 0x3f3f3f3f
typedef struct Node
{
    int x;
    int y;
};
Node nodes[MAXN];
int n,d;
double a[MAXN][MAXN],dist[MAXN];//dist数组表示当前点到最近的加油站的距离
bool visited[MAXN],flag[MAXN];
double calc(int l,int r)
{
    return sqrt((nodes[l].x-nodes[r].x)*(nodes[l].x-nodes[r].x)+(nodes[l].y-nodes[r].y)*(nodes[l].y-nodes[r].y));
}
bool travel()
{

    queue<int>que;
   memset(visited,false,sizeof(visited));

   for(int i=1;i<=n;i++)
   {
       if(flag[i])
        dist[i]=0;
       else
        dist[i]=INF;
   }
    visited[1]=true;
    que.push(1);
    while(!que.empty())
    {

        int k=que.front();
        que.pop();
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {

            if(!visited[i]&&a[k][i]<=d)
            {
                dist[i]=min(dist[i],dist[k]+a[k][i]);
                if(flag[i])
                {
                    visited[i]=true;
                    que.push(i);
                }

            }

        }
    }

    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(!flag[i]&&dist[i]>d/2)
            return false;
        if(flag[i]&&!visited[i])
            return false;
    }
    return true;
}
int main()
{
    while(scanf("%d%d",&n,&d)!=EOF)
    {
        memset(flag,false,sizeof(flag));
        //memset(visited,false,sizeof(visited));
        memset(nodes,0,sizeof(nodes));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {

            scanf("%d%d",&nodes[i].x,&nodes[i].y);

        }

        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=1;j<=n;j++)
            {

                a[i][j]=calc(i,j);

            }
        }

        for(int i=1;i<=n;i++)
        {

            flag[i]=true;//假设一开始都有加油站

        }

        if(!travel())//在每个点都有加油站的情况下还不能走到的话就说明肯定不能走到
        {
            printf("-1\n");
            continue;
        }
        for(int i=n;i>1;i--)
        {

            flag[i]=false;
            if(!travel())
                flag[i]=true;
        }
        int f=0;
        for(int i=n;i>=1;i--)
        {
            if(flag[i])
            {
                f=i;
                break;
            }

        }
        for(int i=f;i>=1;i--)
        {
            if(flag[i])
                printf("%d",1);
            else
                printf("%d",0);
        }
        printf("\n");





    }
    return 0;
}

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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