SGU 109 Magic of David Copperfield II

本文介绍了一个基于特定规则的算法实现,该算法通过判断点的距离并进行逐层删除操作来解决问题。代码使用C++编写,包括了标准输入输出、向量、算法等库,并定义了一系列辅助宏和函数来简化核心逻辑。

走n步,先判断距离大于n的点,删掉

然后每次斜着删

#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<queue>
#include<stack>
#include<string>
#include<map>
#include<set>
#include<cmath>
#include<cassert>
#include<cstring>
#include<iomanip>
using namespace std;

#ifdef _WIN32
#define i64 __int64
#define out64 "%I64d\n"
#define in64 "%I64d"
#else
#define i64 long long
#define out64 "%lld\n"
#define in64 "%lld"
#endif

#define FOR(i,a,b)      for( int i = (a) ; i <= (b) ; i ++)
#define FF(i,a)         for( int i = 0 ; i < (a) ; i ++)
#define FFD(i,a)        for( int i = (a)-1 ; i >= 0 ; i --)
#define S64(a)          scanf(in64,&a)
#define SS(a)           scanf("%d",&a)
#define LL(a)           ((a)<<1)
#define RR(a)           (((a)<<1)+1)
#define SZ(a)           ((int)a.size())
#define PP(n,m,a)       puts("---");FF(i,n){FF(j,m)cout << a[i][j] << ' ';puts("");}
#define pb              push_back
#define CL(Q)           while(!Q.empty())Q.pop()
#define MM(name,what)   memset(name,what,sizeof(name))
#define read            freopen("in.txt","r",stdin)
#define write           freopen("out.txt","w",stdout)

const int inf = 0x3f3f3f3f;
const i64 inf64 = 0x3f3f3f3f3f3f3f3fLL;
const double oo = 10e9;
const double eps = 10e-10;
const double pi = acos(-1.0);
const int maxn = 111;

int n;
int k;
int step;

inline int num(int x,int y)
{
    return (x-1)*n+y;
}

int main()
{
    while(cin>>n)
    {
        if(n==2)
        {
            printf("3 4\n");
            printf("5 2 3\n");
        }
        else
        {
            cout<<n;
            FOR(i,1,n) FOR(j,1,n)
            {
                if(j+i-2 > n)
                {
                    cout<<" "<<num(i,j);
                }
            }
            cout<<endl;
            k = n + (n&1) + 1 ;
            printf("%d",k);
            FOR(i,1,n) FOR(j,1,n)
            {
                if(j+i-2 == n)
                {
                    cout<<" "<<num(i,j);
                }
            }
            cout<<endl;
            k+=2;
            FOR(i,1,n-1)
            {
                printf("%d",k++);
                k++;
                FOR(j,1,n-i+1)
                {
                    cout<<" "<<num(n-i+1-j+1,j);
                }
                cout<<endl;
            }
        }
    }
    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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