10054 - The Necklace(***)

本文介绍了一种利用欧拉回路解决项链重组问题的方法。通过构建图模型,探讨了如何判断断裂的项链能否重新连接成完整闭环的技术细节,并提供了具体的C++实现代码。
/* 欧拉回路的应用;刘汝佳p112页 总感觉数据不是很全,有些情况不通过。 还有,漏了去判断图是否连通。并查集,详细看10129题 题意:一项链,每个小球有两种颜色,颜色相同的可连在一起,不小心项链断了,问是否还可以围成一个项链。并输出结果 */ #include <cstdio> #include <cstring> const int nMax=60; int graph[nMax][nMax],p[nMax]; int N; void dfs(int u) { for(int i=1;i<=50;i++) { if(graph[u][i]) { graph[u][i]--; graph[i][u]--; //printf("%d %d\n",u,i); //为什么上面这种情况就不可以呢? dfs(i); printf("%d %d\n",i,u); } } } int main() { int T; scanf("%d",&T); for(int cas=1;cas<=T;cas++) { memset(graph,0,sizeof(graph)); memset(p,0,sizeof(p)); if(cas!=1) printf("\n"); printf("Case #%d\n",cas); scanf("%d",&N); for(int i=0;i<N;i++) { int a,b; scanf("%d %d",&a,&b); graph[a][b]++; graph[b][a]++; p[a]++; p[b]++; } int ok=1; for(int i=0;i<=50;i++) if(p[i]%2!=0) { ok=0; break; } if(ok) { int u; for(u=1;u<=50 && !p[u];u++); dfs(u); } else printf("some beads may be lost\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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