DP入门,最长上升子序列,ZJU 2136

本文深入探讨了ZJU2136LongestOrderedSubsequence算法,详细介绍了该算法的实现过程和关键步骤,包括状态定义、状态方程、初值设定以及如何通过动态规划求解最长有序子序列问题。同时,文章还提供了实例运行代码,帮助读者更好地理解和应用此算法。

ZJU 2136Longest Ordered Subsequence

#include<iostream>
#include<stdio.h> //Zju 用scanf,printf必须的
using namespace std;

#define N 1000

int v[N];//存放数值
int f[N];//辅助数组,存放LOS长度

//状态:f[i],以第i个元素(v[i])为最后一个元素的最长上升子序列的长度
//方程:f[i]=max(f[j]+1, f[i]), 0<=j<i && v[i]>v[j]
//初值:f[i]=1,0<=i<n,考虑只有v[i]一个数时的上升序列的长度
//结果:f[]中的最大值

int dpLos(int n)
{
	int i, j, maxVal;

	for(i=0;i<n;i++) f[i]=1;//每个数自己构成长度为1的升序序列

    for(i=1;i<n;i++) //从第2个数开始算
    {		
        for(j=0;j<i;j++) 
        { 
            if(v[i]>v[j] && f[i]<f[j]+1) //下降序列:v[i]<v[j]
			{
				f[i]=f[j]+1; 
			}
        }
    }

	maxVal=f[0];

	for(i=1;i<n;i++)
	{
		if (f[i]>maxVal) maxVal=f[i];
	}

    return maxVal;
}

void run(int now)
{
    int i, n;
    scanf("%d", &n); 

    for(i=0;i<n;i++) scanf("%d", &v[i]);
   
    if (now>1) printf("\n");

    printf("%d\n", dpLos(n));
}

int main()
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("e:\\input.txt","r",stdin);	
#endif
	int T, i;

	scanf("%d", &T);
	for(i=1; i<=T; i++) run(i);
	
	return 0;
}


内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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