#396 B. Mahmoud and a Triangle

本文介绍了一个编程挑战,即从给定长度的线段中选择三个能够构成非退化三角形的线段。文章通过示例解释了问题背景,并提供了一种解决方案:先对线段进行排序,再检查每组连续的三个线段是否满足构成三角形的条件。
B. Mahmoud and a Triangle
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2 seconds
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256 megabytes
input
standard input
output
standard output

Mahmoud has n line segments, the i-th of them has length ai. Ehab challenged him to use exactly 3 line segments to form a non-degenerate triangle. Mahmoud doesn't accept challenges unless he is sure he can win, so he asked you to tell him if he should accept the challenge. Given the lengths of the line segments, check if he can choose exactly 3 of them to form a non-degenerate triangle.

Mahmoud should use exactly 3 line segments, he can't concatenate two line segments or change any length. A non-degenerate triangle is a triangle with positive area.

Input

The first line contains single integer n (3 ≤ n ≤ 105) — the number of line segments Mahmoud has.

The second line contains n integers a1, a2, ..., an (1 ≤ ai ≤ 109) — the lengths of line segments Mahmoud has.

Output

In the only line print "YES" if he can choose exactly three line segments and form a non-degenerate triangle with them, and "NO" otherwise.

Examples
input
5
1 5 3 2 4
output
YES
input
3
4 1 2
output
NO
Note

For the first example, he can use line segments with lengths 24 and 5 to form a non-degenerate triangle.


思路:先将所有边进行升序排序,然后依次找相邻的三条边。
因为:假设a<=b<=c
则b-a<c,c-a<b,c-b<a.则当b-a,c-a,c-b最小时,最容易组成三角形。

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

public class Main {
	public static void main(String[] args) {
		Scanner scan = new Scanner(System.in);
		int N = scan.nextInt();
		int[] d = new int[N];
		for(int i=0;i<N;i++){
			d[i] = scan.nextInt();
		}
		Arrays.sort(d);
		for(int i=0;i<d.length-2;i++){
			if(d[i]+d[i+1]>d[i+2]){
				System.out.println("YES");
				return;
			}
		}
		System.out.println("NO");
	}
}


【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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