华中区程序设计邀请赛比赛总结

本文回顾了一次比赛中遇到的问题,包括错过简单题目、代码实现不熟练等,并总结了团队合作的重要性及提升个人技能的方法。

整体来说比较悲剧的一次比赛、、、

教训:

整个比赛一共10个题,看懂了7个。

比赛有两个水题,第一个水题(A题)很快就写了个公式,看了半天还在想着暴搜。过了好一段时间,队友mostrp才看一眼公式,一下子有了思路果断A掉。很是佩服他的应变能力呀、、、中间的时候,想到会出现一定会赢,但很快被自己否定,意识里这种比赛应该不会出这么水的题(比赛期间出现了很多次这种想法,最后确定是谬论。痛心疾首)。

第二个水题是个大数题(I题)。最后将近一个小时的时候才看懂了这个题(同去的队有个很快A出了,但气球的颜色看错了)。开始的时候一直在验证是不是大数。就是没人写。本来大数题是会写的,由于好久没写过而且代码控制能力比较差,自己很不自信,加上时间只有20分钟左右了。所以,他俩决定让我写的时候,坐在电脑前就开始慌了,结果就是代码没有完成。从这个题上,悔恨了很久,代码一定要熟练,会的题一定要A掉。

D题,是贪心题,一开始比赛就看,从开始写到了最后。由于策略不太对,一直没能A。F题也一直在写,没有好的思路,也没能A。J题感觉可能是贪心+背包。其他的题,几乎是没有任何想法了。

比赛过程中出现了各种问题,总结一句话,就是水平不够,信心不足,代码不熟。

收获:

a)团队合作:此次比赛虽然只出一个题,但每个人都发挥了自己的聪明才智。大家的相互鼓舞非常重要。要持有我能为团队多做些什么的心态。

b)做题:读懂所有的题,以免遗漏水题。在比赛前,队友指出一个我的缺点,想法未成熟的时候总会和人谈论思路,这样会打乱队友的思路,此乃大忌,谨记谨记。

另记:

在武汉3天玩得很愉快。别人没有义务对你好、、、、

12号省赛,这几天着重锻炼代码熟悉度。张老师说的很对,这是背水一战。加油!!!吖飒~~~

【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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