POJ 1083 Moving Tables lightblueme

本文介绍了一个C++程序,该程序通过读取输入数据来确定多个测试用例中每组房间的最大使用次数。对于每个测试用例,程序会记录每个奇数编号房间被使用的次数,并找出被使用次数最多的房间。最终输出该房间使用次数的十倍。

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <algorithm>
int usedtimes[400];
//所有的房间都按奇数算
//usedtimes 是使用了奇数

int main(){
 int index=0;
 
 int T;
 scanf("%d",&T);
 for(index=0;index<T;index++){
 // for(int index2=0;index2<199;index2++){
 //  usedtimes[index2]=0;
 // }
  memset(usedtimes,0,sizeof(usedtimes));
  int R;
  scanf("%d",&R);
  int i;
  for(i=0;i<R;i++){
  // printf("sfasdfhello world\n");
   int from;
   int to;
   scanf("%d%d",&from,&to);
   if(from%2==0){
    from=from-1;
   }
   if(to%2==0)
    to--;

   if(to<from){
    int t=from;
    from=to;
    to=t;
   }
  // int start=from/2;
  // int end=to/2-1;
   int i1;
   for(i1=from;i1<=to;i1+=2){
    usedtimes[i1]++;
   }
  }
  //find the max
  int maxtimes=usedtimes[0];
  for(int i2=1;i2<400;i2+=2){
   if(usedtimes[i2]>maxtimes)
    maxtimes=usedtimes[i2];
  }
  printf("%d\n",maxtimes*10);
 }
 return 0;
}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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