高效算出n皇后

这边使用8格举例。

其实有个位运算算法可以大大增加速度,看下面的程序

#include <iostream> using namespace std; long int upperlim; long int sum; //row、ld和rd,分别表示在纵列和两个对角线方向的限制条件下这一行的哪些地方不能放 void test(long int row,long int ld,long int rd) { long int pos,p; if(row!=upperlim) { pos=upperlim&(~(row|ld|rd)); while(pos!=0) { p=pos&(-pos);//-pos相当于 (!pos+1)结果是取出最右边的那个1。这样,p就表示该行的某个可以放子的位置 pos=pos-p; //把它从pos中移除 test(row+p,(ld+p)<<1,(rd+p)>>1); //递归调用这个过程 } } else sum++; } int main(void) { upperlim=(1<<8)-1; test(0,0,0); printf("%d",sum); return 0; }

这个程序是相当的快,在我机器上求解8皇后只需要0.02s

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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