NYOJ 1103 区域赛系列一多边形划分(卡特兰数)

本文介绍了一种解决多边形划分问题的递归算法。针对凸多边形,通过确定一条边并遍历所有可能的顶点组合形成三角形来划分多边形,最终计算出不同的划分方法数量。

 

区域赛系列一多边形划分

时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB

难度:2

描述

Give you a convex(凸边形), diagonal n-3 disjoint divided into n-2 triangles(直线), for different number of methods, such as n=5, there are 5 kinds of partition method, as shown in Figure

 

输入

The first line of the input is a n (1<=n<=1000), expressed n data set.
The next n lines each behavior an integer m (3<=m<=18), namely the convex edges.

输出

For each give m,, output how many classification methods.
example output: Case #a : b

样例输入

3345

样例输出

Case #1 : 1Case #2 : 2Case #3 : 5

 

 

 

思路:

       确定一条邻边,遍历其余每个顶点组成三角形,来划分多边形,转换为关于求划分后两边多边形的可能方案乘积的子问题, 所以可以使用递推的方法来计算。

       之所以不重不漏,因为,相邻的点必定会组成三角形,通过该方法,会将该多边形中存在这种三角形的情况枚举完 。确定三角形时,会因为至少存在1顶点不相同,因此不会出现重复。(强行解释,用心感受 (ಥ_ಥ)  

       两边形的解为什么设为1呢,也许是因为每次划分可能导致只划分出一个区域,另个区域可以看成两边形,为了方便写递推公式,所以两边形就是1啦(滑稽.jpg

 

参考链接: https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%A1%E7%89%B9%E5%85%B0%E6%95%B0/6125746?fr=aladdin

代码:

 

#include<stdio.h>
long long v[20];
int main(){
    int test_case,i,j;
    scanf("%d",&test_case);
    v[2]=1;
    v[3]=1;
    for(i=4;i<19;i++){
        for(j=2;j<i;j++){
            v[i]+=v[j]*v[1+i-j];
        }
    }
    j=0;
    while(test_case--){
        scanf("%d",&i);
        printf("Case #%d : %lld\n",++j,v[i]);
    }
    return 0;
}

 

 

 

 

 

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函或系统参进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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