hdu2164

本文介绍了一种使用C++实现的图遍历算法,通过深度优先搜索(DFS)来寻找从起点到终点的最大路径数。该算法首先初始化图结构并设定节点间的权重,然后递归地探索所有可能的路径,更新最大路径数。
#include<cstdio>
#include<string>
int n;
int map[16][16];
int dif;
int maxs;
int f[16];
void dfs(int c,int sum)
{
	
	
	maxs=maxs<sum? sum: maxs;
	if(sum==n||maxs==n)return;
	int i;
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		if(map[c][i]>=dif&&f[i]==0)
		{
			f[i]=-1;
			int temp=dif;
			dif=map[c][i];
			dfs(i,sum+1);
			dif=temp;
			f[i]=0;
		}
	}
}

int main()
{
	while(scanf("%d",&n)!=EOF)
	{
		int i,j;
		for(i=0;i<n;i++)
			for(j=0;j<n;j++)
				scanf("%d",&map[i][j]);
			dif=0;
			maxs=1;
			memset(f,0,sizeof(f));
			f[0]=-1;
			dfs(0,1);
			printf("%d\n",maxs);
	}
	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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