project euler 6~10

本文提供了 Project Euler 中多个编程挑战题的解决方案,包括求平方和差、找到第10001个素数、系列中最大乘积、特殊勾股数三元组以及素数之和的算法实现。

Problem 6 Sum square difference

在这里插入图片描述

#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;

int work(int n) {
    int t1 = 0, t2 = 0;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        t1 += i * i;
        t2 += i;
    }
    t2 *= t2;
    return t2 - t1;
}

int main(){
    printf("%d\n", work(100));

    return 0;
}

Problem 7 10001st prime

在这里插入图片描述

思路

素数筛法打表

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>

using namespace std;

const int N = 1e6 + 10;

bool isPrime[N];
int prime[N];

int table(int n) {
    int m = (int)sqrt(1.0 * n);
    int tot = 0;
    fill(isPrime, isPrime + n, true);
    isPrime[0] = isPrime[1] = false;
    for(int i = 2; i <= n; i++) {
        if(isPrime[i]) {
            prime[tot++] = i;
            for(int j = i*2; j <= n; j += i) {
                isPrime[j] = false;
            }
        }
    }
    return tot;
}

int main() {
    int tot = table(1000000);
    int n = 10001;
    assert(tot >= n);

    printf("%d\n", prime[n-1]);

    return 0;
}

Problem 8 Largest product in a series

在这里插入图片描述

#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;

typedef long long LL;
const int N = 1000 + 10;

LL work() {
    char str[N];
    for(int i = 0; i < 20; i++) {
        scanf(" %s", str + i*50);
    }

    LL ans = 0;
    for(int i = 12; i < 1000; i++) {
        LL val = 1;
        for(int j = i-12; j <= i; j++) {
            val *= str[j]-'0';
        }
        ans = max(ans, val);
    }
    return ans;
}

int main() {
    printf("%lld\n", work());

    return 0;
}

Problem 9 Special Pythagorean triplet

在这里插入图片描述

#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;

int work() {
    int n = 1000, ans = -1;
    for(int i = 1; i <= n; ++i) {
        for(int j = i+1; j <= n-i; ++j) {
            int k = n - i - j;
            if(k <= 0) {
                break;
            }
            if(i*i + j*j == k*k) {
                ans = i * j * k;
                break;
            }
        }
        if(ans != -1) {
            break;
        }
    }
    return ans;
}

int main() {
    printf("%d\n", work());

    return 0;
}

Problem 10 Summation of primes

在这里插入图片描述

#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;

typedef long long LL;
const int N = 2e6 + 10;

bool isPrime[N];

LL table(int n) {
    fill(isPrime, isPrime + n, true);
    isPrime[0] = isPrime[1] = false;

    LL ans = 0;
    for(int i = 2; i <= n; i++) {
        if(isPrime[i]) {
            ans += i;
            for(int j = i*2; j <= n; j += i) {
                isPrime[j] = false;
            }
        }
    }
    return ans;
}

int main() {
    printf("%lld\n", table(2000000));

    return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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