2016广东工业大学第一次月赛a

本文介绍了一种针对一组奇数个元素的数组进行特定排序的方法,即“海拔调整”。该算法首先将数组排序,然后从前半部分选取较小的元素,后半部分选取较大的元素,并通过自定义比较函数实现最终的特殊排序。









海拔

Time Limit: 2000/1000ms (Java/Others)

Problem Description:

对于n个数,(n为奇数)a[1] , a[2 ], a[3] , ... , a[n] 。对其海拔调整后满足条件 a[i] <= a[i + 1] , a[j] <= a[j - 1] , a[i] <= a[j] 。 其中( i >= 1 && i < =(n + 1) / 2 ) 并且( j > =(n + 1) / 2 && j <= n )。 现在给你n个数,对其进行海拔调整。

Input:

第一行一个整数t(t < 10 ),表示有t组数据。 每组数据第一行一个奇数n(2 < n < 10,000),接下去的一行有n个数(0 < a[i] < 1000000),由空格分开。

Output:

输出海拔调整后的n个数,由空格分开。 注:最后一个数不能有空格。

Sample Input:

1
5
156 22 223 156 18

Sample Output:

18 22 223 156 156
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int cmp( const int &a, const int &b ){
if( a > b )
return 1;
else
return 0;
}
int t,n,h[10010],a[10010],b[10010],m;
int main()
{
    while(cin>>t)
    {
        while(t--)
        {memset(h,0,sizeof(h));
        memset(a,0,sizeof(a));
        memset(b,0,sizeof(b));
            cin>>n;
            for(int i=0;i<n;i++)
                cin>>h[i];
                sort(h,h+n);
                for(int i=0;i<(n+1)/2-1;i++)
                    a[i]=h[i];
                    m=0;
                for(int j=(n + 1) / 2-1;j<n;j++)
                    {b[m]=h[j];
                    m++;}
                    sort(b,b+m,cmp);
                for(int i=0;i<(n+1)/2-1;i++)
                       cout<<a[i]<<' ';
                        m=0;
                 for(int j=(n + 1) / 2-1;j<n-1;j++)
                 {
                     cout<<b[m]<<' ';
                     m++;
                 }
                 cout<<b[m]<<endl;


        }
    }
    return 0;
}


内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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