sicily 1768

本文介绍了一种基于栈的分配算法,用于解决特定条件下的序列分配问题。通过构建图模型并进行染色,确保序列中的元素可以正确地分配到两个栈中,避免出现特定的违反条件。文章详细解释了算法实现过程,并提供了完整的代码示例。

//如果队列inSeq中存在i<j<k,使得inSeq[k]<inSeq[i]<inSeq[j],那么inSeq[i]和inSeq[j]不能被放进同一个栈中 #include <iostream> #include <stack> #include <cmath> #include <cstring> #include <string> using namespace std; #define INF 10000 int color[1010]; bool adj[1010][1010]; int _min[1010]; int n; int inSeq[1010]; stack<int> s1; stack<int> s2; string path; bool dfs(int cur) { for(int i = 0; i < n; i++) { if(adj[cur][i]) { if(color[i] == 0) { color[i] = 3 - color[cur]; if(!dfs(i)) return false; }else if(color[i] == color[cur]) return false; } } return true; } int main() { //freopen("1.txt", "r", stdin); while(cin >> n) { for(int i = 0; i < n; i++) cin >> inSeq[i]; _min[n] = INF; memset(adj, false, sizeof(adj)); memset(color, 0, sizeof(color)); for(int i = n - 1; i >= 0; i--) _min[i] = min(inSeq[i], _min[i + 1]); //找到所有无向边 for(int i = 0; i < n; i++) { for(int j = i + 1; j < n; j++) { if(inSeq[i] < inSeq[j] && inSeq[i] > _min[j + 1]) { adj[i][j] = adj[j][i] = true; } } } //染色 bool ok = true; for(int i = 0; i < n; i++) { if(color[i] == 0) { color[i] = 1; if(!dfs(i)) { ok = false; break; } } } if(!ok) { cout << 0 << endl; continue; } //模拟求解 int out = 0; //输出队列的元素个数 path = ""; for(int i = 0; i < n; i++) { if(color[i] == 1) { path += "a "; s1.push(inSeq[i]); } else { path += "c "; s2.push(inSeq[i]); } while((!s1.empty() && s1.top() == out + 1) || (!s2.empty() && s2.top() == out + 1)) { if(s1.top() == out + 1) { path += "b "; s1.pop(); }else { path += "d "; s2.pop(); } out++; } } path.erase(path.size() - 1, 1); cout << path << endl; } return 0; }

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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