bzoj1087/scoi2005 互不侵犯

N×N棋盘国王摆放方案计数
本文探讨在N×N的棋盘中放置K个国王,使其互不攻击的所有摆放方案数量的计算方法。国王能攻击其周围八格内的棋子,通过动态规划算法实现高效求解。

题目描述

在N×N的棋盘里面放K个国王,使他们互不攻击,共有多少种摆放方案。国王能攻击到它上下左右,以及左上左下右上右下八个方向上附近的各一个格子,共8个格子。

输入格式

只有一行,包含两个数N,K ( 1 <=N <=9, 0 <= K <= N * N)

输出格式

所得的方案数

输入输出样例
输入 #1

3 2

输出 #1

16

分析

分析就不分析了吧,这题简直就是炮兵阵地的弱化版套上个背包啊。我直接贴代码吧。

代码如下

#include <bits/stdc++.h>
#define N 10
#define LL long long
using namespace std;
int sta[105], ret, cnt[105];
LL f[N][105][105], ans;
int w(int x){
	int s = 0;
	while(x){
		s++;
		x -= x&-x;
	}
	return s;
}
int main(){
	int i, j, t, n, m, k, z, a, b;

	scanf("%d%d", &n, &k);
	for(i = 0; i < (1 << n); i++){
		if(!(i & (i >> 1))){
			sta[++ret] = i;
			cnt[ret] = w(i);
		}
	}
	f[0][1][0] = 1;
	for(i = 1; i <= n; i++){
		for(j = 1; j <= ret; j++){
			if(cnt[j] > k) break;

			a = sta[j];

			for(t = 1; t <= ret; t++){
				b = sta[t];
				if(!(a & b) && !(a & (b << 1)) && !(a & (b >> 1))){
					for(z = k; z >= cnt[t]; z--){
						f[i][t][z] += f[i-1][j][z - cnt[t]];
					}
				}
			}
		}
	}
	for(i = 1; i <= ret; i++) ans += f[n][i][k];
	printf("%lld", ans);
	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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