8th_A

帮宅男嘉娃选择最优惠超市
[b]A. 采购[/b]
[b]问题描述[/b]
作为资深宅男,嘉娃醒着的时候就坐在电脑前。为了提高宅的效率,他连下楼吃饭
的时间都不放过了。于是他需要每隔一段时间去超市进行一次大采购来保证有充足的
食物储备。
嘉娃的学校里有两家超市,嘉娃每次只能去一家超市采购。为了省钱买点卡,嘉娃
搞到了一份两家超市的物价表。不过嘉娃不想在算帐上浪费时间,现在他给了你一份
他的购物清单,你能帮助嘉娃算出去哪家超市购物便宜吗?
输入格式
第一行一个整数 N (0 ≤ N ≤ 1000),表示嘉娃要买多少种物品。
下面共 2N 行。第 2i 行包含一个字符串 si ,表示第 i 件商品的名称,和一个整数
di (1 ≤ di ≤ 30),表示嘉娃要购买第 i 件商品的数量, si 和 di 之间以一个空格分开。
si 的长度至少为 1 且不超过 8,并且 si 仅由小写字母组成。第 2i + 1 行包含两个整数
ai 和 bi ,分别表示第 i 件商品在超市 A 和超市 B 的售价 (0 ≤ ai , bi ≤ 100)。
输出格式
如果超市 A 的价格比超市 B 便宜,则输出一行"I like A!"。如果超市 B 的价格低,
则输出一行"I like B!"。如果在两家超市的花费一样,则输出一行"I like both!"。
输出不包含引号。
[b]样例输入[/b]
3
baozi 30
50 55
paomian 30
55 50
wan 1
100 98
[b]样例输出[/b]
I like B!

#include<cstdio>
int main(){
int n;
int m;
int a=0,b=0;
int rA=0,rB=0;
char str[1000];
scanf("%d",&n);
for(int i=0;i<n;i++){
scanf("%s",str);
scanf("%d",&m);
scanf("%d%d",&a,&b);
rA+=m*a;
rB+=m*b;
}
if(rA>rB){
printf("I like B!\n");
}else if(rA<rB){
printf("I like A!\n");
}else{
printf("I like both!\n");
}
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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