poj2253--dijkstra

本文介绍了一个基于Dijkstra算法的应用实例,通过计算二维平面上多个点之间的最短距离,实现了从起点到其他各点的最短跳跃路径求解。代码中使用了C语言,并详细展示了如何初始化、计算距离和更新最短路径。

昨天学的dijkstra算法,尝试了下,解这种裸算法的题目还是很方便的啊~

#define LOCAL #include <stdio.h> #include <string.h> #include <math.h> #define MAXN 1000000 + 10 typedef struct Point { double x; double y; } ; Point points[MAXN]; double minJump[MAXN]; int redPoint[MAXN]; int bluePoint[MAXN]; //计算两点间的距离 double calcMinJump(Point point1, Point point2) { double distance; distance = sqrt((point1.x - point2.x) * (point1.x - point2.x) + (point1.y - point2.y) * (point1.y - point2.y)); return distance; } int main() { #ifdef LOCAL freopen("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ACMTempIn.txt", "r", stdin); freopen("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ACMTempOut.txt", "w", stdout); #endif int cases; int i, j, min, count = 0; //数据输入 while(scanf("%d", &cases) && cases != 0) { memset(points, 0, sizeof(points)); count ++; for(i = 0; i < cases; i++) { scanf("%lf%lf", &points[i].x, &points[i].y); } //初始化红点集和蓝点集 memset(redPoint, 0, sizeof(redPoint)); memset(bluePoint, 0, sizeof(bluePoint)); memset(minJump, 0, sizeof(minJump)); redPoint[0] = 1; bluePoint[0] = 0; for(i = 1; i < cases; i++) { bluePoint[i] = 1; } for(i = 1; i < cases; i++) { minJump[i] = calcMinJump(points[i],points[0]); } //遍历蓝点集 for(i = 1; i < cases; i++) { //获得最短路径的蓝点 for(min = 1; bluePoint[min] == 0;)min++; for(j = min; j < cases; j++) if((minJump[j] < minJump[min]) && bluePoint[j] == 1) min = j; bluePoint[min] = 0; redPoint[min] = 1; for(j = 0; j < cases; j++) { if(min != j) { double temp = calcMinJump(points[min], points[j]); if(calcMinJump(points[min], points[j]) < minJump[min]) temp = minJump[min]; if(minJump[j] > temp) { minJump[j] = temp; } } } } printf("Scenario #%d\nFrog Distance = %.3lf\n\n", count, minJump[1]); } 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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