poj 1651 Multiplication Puzzle

本文介绍了一种使用动态规划解决最优二叉搜索树问题的方法,通过给出具体的转移方程和完整的C++实现代码,帮助读者理解如何求解最小加权查找成本。

题目链接:http://poj.org/problem?id=1651

题目解法:转移方程:dp[i][j]=min(dp[i][j],a[i]*a[k]*a[j]+dp[i][k]+dp[k][j]),与矩阵连乘类似。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<string>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<stack>
#include<list>
#include<iostream>
#include<map>
using namespace std;
#define inf 0x3f3f3f3f
#define Max 110
int max(int a,int b)
{
	return a>b?a:b;
}
int min(int a,int b)
{
	return a<b?a:b;
}
int n;
int dp[110][110];
int a[110];
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    int i,j,l,k;
    for(i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&a[i]);
    for(l=2;l<=n;l++)
        for(i=1;i<=n&&i+l-1<=n;i++)
        {
            j=i+l-1;
            if(l==2)
            {
                dp[i][j]=0;
                continue;
            }
            dp[i][j]=inf;
            for(k=i+1;k<j;k++)
            {
                dp[i][j]=min(dp[i][j],a[i]*a[k]*a[j]+dp[i][k]+dp[k][j]);
            }
        }
    printf("%d\n",dp[1][n]);
}


【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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