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最长子序列求解技巧

这题一看就知道问题可以转换为求一个最长子序列,但是根本不知道求最长子序列的算法,浪费一个晚上想出来之后发现代码实现确实很简单也很优美~ 1次wa,1次pe,1次ac。顺便弱弱的问一下。。鸟神SphinX同学是如何优化到62ms的??我怎么要109ms?

#include<iostream>

#include<algorithm>
#include<vector>
using namespace std;
int a[500050];
int b[500050];
int n,x,y,maxlen,tt;
int main()
{
tt=1;
while(cin>>n)
{
for(int i=1;i<=n;i++)
{
scanf("%d%d",&x,&y);
a[x]=y;
}
b[1]=a[1];
maxlen=1;
for(int i=2;i<=n;i++)
{
if(a[i]>b[maxlen])
{
maxlen++;
b[maxlen]=a[i];
}
else
{
*lower_bound(b+1,b+maxlen+1,a[i])=a[i];
}
}
printf("Case %d:\nMy king, at most %d road",tt++,maxlen);
if(maxlen!=1)
{
printf("s");
}
printf(" can be built.\n\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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