uva 10596 - Morning Walk

本文介绍了一种基于欧拉回路性质的简单算法,用于判断由任一顶点出发是否能回到原点的问题。通过统计每个节点的度数并确保它们均为偶数来实现这一目标。

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题目意思:给定n个点,判断由某一点出发最后能否回到原点


解题思路:比较简单的欧拉回路的应用,根据欧拉回路的性质,所有节点的度数(入度加出度)都是偶数,我么只须要开一个road数组存储每一个节点的度数,最后遍历数组判断是不是全部都是偶数即可微笑微笑微笑微笑微笑微笑


代码:


//简单的欧拉回路的应用
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
using namespace std;
const int MAXN = 210;

int  n , r;
int  road[MAXN];//存储节点的度数

int main(){
    int x , y , i , j , mark;
    while(~scanf("%d%d" , &n , &r)){
        memset(road , 0 , sizeof(road));
        mark = 0;
        for(i = 0 ; i < r ; i++){
            scanf("%d%d" , &x , &y);
            road[x]++;
            road[y]++;
        }
        if(r != 0){
            for(j = 0 ; j < n ; j++){
                if(road[j] %2 != 0){
                    mark = 0;
                    break;
                }
            }
            if(j == n)
                mark = 1;
        }
        if(mark)
            printf("Possible\n");
        if(mark == 0)
            printf("Not Possible\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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