一个有趣的问题

今天早上过来就看到有人提了这么一个有趣的问题:

      有一根长27厘米的小木棍儿,在木棍儿的3厘米,7厘米,11厘米,17厘米,23厘米的地方各有一只蚂蚁。这5只蚂蚁的走向是不知道的,假设小木棍儿很细只能通过一只蚂蚁。蚂蚁只能往前走或者掉头,不能后退(也就是不能倒着走)!当任意两只蚂蚁碰头的时候会同时掉头朝反方向走。假设蚂蚁一秒钟能走一厘米,求蚂蚁全部离开木棍儿的最小和最大时间。用程序设计出来,可以只写思路!

 

想了一下,对于每个蚂蚁来说主要有以下几个属性:

time    在木头上走的时间  
pos     在木头上的坐标  
orientation   方向(即:蚂蚁是否要掉头,-1---左 ,1---右)   
   
步骤:  
1.所有蚂蚁走一步,矢量pos加1,time加1  
2.检查是否有蚂蚁在同一坐标上,如果有,将它们掉头  
3.检查是否有蚂蚁的坐标在[0,27]以外的外围,如果有,记下它的time值,然后这个蚂蚁出局  
4.反复1-3步,直到所有蚂蚁出局。它们time的最大值就是一个解(一共有32个情况,32种解).

      其实你只要考虑最中间和最外面的那2个蚂蚁就可以了,因为最中间那个也就是11cm的那个蚂蚁用时是最少的,为11s,而用时最大的就是那个3cm的蚂蚁,用时24s,只要把这2个判断好就可以了,其他的可以忽视。
   
      在第2步中,蚂蚁碰头同时掉头朝反方向走,可以理解成只要把2只蚂蚁位子置换一下就可以了,这样就可以理解为什么最大是24s了,因为3cm的蚂蚁离另一头是最远的;而用时最少的,就是最接近中间的那只蚂蚁了,也就是11cm处的那个蚂蚁。
public class Test {

	static int[] state = new int[5]; // -1:left; 1:right
	static int ss = 0; // 结果

	static int[] pos = { 3, 7, 11, 17, 23 };

	static int start = 0;
	static int end = 27;

	static void go() {
		while (true) {
			ss++;
			for (int i = 0; i < pos.length; i++) {
				if (pos[i] > 0 && pos[i] < 27) {
					pos[i] += state[i];
					if (i < pos.length - 1 && state[i] == 1
							&& state[i + 1] == -1) {
						// 碰头情况
						if (pos[i] + 1 > pos[i + 1]) {
							state[i] = -1;
							state[i + 1] = 1;
						}
					}
					if (i > 0 && state[i] == -1 && state[i - 1] == 1) {
						// 碰头情况
						if (pos[i] - 1 < pos[i - 1]) {
							state[i] = 1;
							state[i - 1] = -1;
						}
					}
				}
			}
			if (proof()) {
				print();
				break;
			}
		}
	}

	private static void print() {
		System.out.println(ss);
	}

	private static boolean proof() {
		boolean isOk = true;
		for (int i = 0; i < state.length; i++) {
			if (pos[i] > 0 && pos[i] < 27) {
				isOk = false;
			}
		}
		return isOk;
	}

	static void init() {
		ss = 0;
		pos[0] = 3;
		pos[1] = 7;
		pos[2] = 11;
		pos[3] = 17;
		pos[4] = 23;
	}

	public static void main(String[] args) {

		state[0] = -1;
		state[1] = -1;
		state[2] = -1;
		state[3] = 1;
		state[4] = 1;
		// 共32种情况
		for (int i = 0; i < 32; i++) {
			String s = Long.toBinaryString(i);
			int n = 5 - s.length();
			for (int j = 0; j < n; j++) {
				s = "0" + s;
			}
			for (int j = 0; j < s.length(); j++) {
				char a = s.charAt(j);
				if (a == '1')
					state[j] = 1;
				else
					state[j] = -1;
			}
			init();
			go();
		}
	}
}
 
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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