2018拼多多(一)

博客围绕无序数组展开,该数组包含正数、负数和0,需从中找出3个数的乘积使其最大,同时要求时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1),还给出了输入输出描述及示例。

给定一个无序数组,包含正数、负数和0,要求从中找出3个数的乘积,使得乘积最大,要求时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(1) 

输入描述:

无序整数数组A[n]

输出描述:

满足条件的最大乘积

输入例子1:

3 4 1 2

输出例子1:

24
#include<vector>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<set>
#include<string.h>
using namespace std;
int main()
{
	int temp;
	vector<int> A;
	while (cin >> temp)
		A.push_back(temp);
	int max = 0x80000000, s_max = 0x80000000, t_max = 0x80000000, s_min = 0x3f3f3f3f, min = 0x3f3f3f3f;

	for (int i = 0; i<A.size(); ++i) {
		if (A[i]>max) max = A[i];
		if (A[i]<min) min = A[i];
	}
	for (int i = 0; i<A.size(); ++i) {
		if (A[i]>s_max&&A[i]<max) s_max = A[i];
	}
	for (int i = 0; i<A.size(); ++i) {
		if (A[i]>t_max&&A[i]<s_max) t_max = A[i];
	}
	for (int i = 0; i<A.size(); ++i) {
		if (A[i]>min&&A[i]<s_min) s_min = A[i];
	}
	if (max*s_max*t_max>max*s_min*min)
		cout << max * s_max*t_max;
	else
		cout << max * s_min*min;
	cout << endl;
	return 0;
}

 

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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