A brush with the law

作者分享了一次与法律不期而遇的经历,那是发生在十二年前的一个二月,彼时刚离开学校尚未踏入大学校门的他,经历了一场突如其来的逮捕,并被带往法庭。整个过程充满了不确定性,不仅逮捕本身显得有些随意,后续在法庭上的遭遇也令人不安。
I have only once been in trouble with the law. The whole process of being arrested and taken to count was a rather unpleasant experience at the time, but it makes a good story now. What makes it rather discurbing was the arbitrary circumstances both of the arrest and my subsequent fate in court.
It happened in February abount twelve years ago. I had left school a couple of months before that and not due to go to university until the following October. I was still living at home at the time.
【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。
下面是一个使用 Python 编写的程序,用于找出使用神奇画笔给网格染色的所有可能方法。该程序的基本思路是使用回溯法来尝试所有可能的行和列染色组合。 ```python def find_all_coloring_ways(grid): rows = len(grid) cols = len(grid[0]) all_ways = [] def backtrack(row_index, col_index, current_grid): # 当所有行和列都考虑过了,将当前染色方案加入结果列表 if row_index == rows and col_index == cols: all_ways.append([row[:] for row in current_grid]) return # 尝试染当前行 if row_index < rows: new_grid = [row[:] for row in current_grid] for j in range(cols): new_grid[row_index][j] = 'B' # 染黑 backtrack(row_index + 1, col_index, new_grid) # 尝试染当前列 if col_index < cols: new_grid = [row[:] for row in current_grid] for i in range(rows): new_grid[i][col_index] = 'W' # 染白 backtrack(row_index, col_index + 1, new_grid) # 不染色,继续下一个位置 backtrack(row_index + (1 if row_index < rows else 0), col_index + (1 if col_index < cols else 0), current_grid) # 初始网格,假设初始颜色为 'O'(其他颜色) initial_grid = [['O' for _ in range(cols)] for _ in range(rows)] backtrack(0, 0, initial_grid) return all_ways # 示例网格大小 rows = 2 cols = 2 ways = find_all_coloring_ways([[0] * cols for _ in range(rows)]) # 输出所有染色方案 for way in ways: for row in way: print(row) print() ``` ### 代码解释 1. **`find_all_coloring_ways` 函数**:该函数接收一个网格作为输入,使用回溯法尝试所有可能的行和列染色组合,并将所有染色方案存储在 `all_ways` 列表中。 2. **`backtrack` 函数**:这是一个递归函数,用于尝试不同的染色方案。它有三个参数:`row_index` 表示当前考虑的行索引,`col_index` 表示当前考虑的列索引,`current_grid` 表示当前的染色状态。 3. **递归终止条件**:当所有行和列都考虑过了,将当前染色方案加入结果列表。 4. **染色操作**:分别尝试染当前行和当前列,并递归调用 `backtrack` 函数。 5. **不染色操作**:不进行染色,直接递归调用 `backtrack` 函数处理下一个位置。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于使用了回溯法,时间复杂度为 $O(2^{rows + cols})$,其中 `rows` 和 `cols` 分别是网格的行数和列数。 - **空间复杂度**:主要用于存储所有染色方案,空间复杂度为 $O(rows * cols * 2^{rows + cols})$。
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