洛谷P3964 [TJOI2013]松鼠聚会 切比雪夫距离转曼哈顿距离

https://www.luogu.com.cn/problem/P3964

切比雪夫距离为max(|x-o.x|,|y-o.y|),曼哈顿距离为|x-o.x|+|y-o.y|

当我们要求n个点的到1个点的切比雪夫距离和最小,显然有个max值是不好求的,那么可以通过(x,y)->((x+y)/2,(x-y)/2)的坐标变换变成曼哈顿距离,然后分别求每个点为终点的x和y的距离之和,sort一下扫一遍就好了

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;

const int maxl=2e5+10;

int n;ll ans;
ll sumx[maxl],sumy[maxl];
struct node
{
	ll x,y;int id;
}a[maxl],b[maxl];

inline void prework()
{
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%lld%lld",&a[i].x,&a[i].y);
		a[i].x*=2;a[i].y*=2;
		b[i].x=(a[i].x+a[i].y)/2;
		b[i].y=(a[i].x-a[i].y)/2;
		b[i].id=i;
	}
}

inline bool cmpx(const node &a,const node &b)
{
	return a.x<b.x;
}

inline bool cmpy(const node &a,const node &b)
{
	return a.y<b.y;
}

inline void mainwork()
{
	ll sum=0,cnt=n-1;
	sort(b+1,b+1+n,cmpx);
	for(int i=2;i<=n;i++)
		sum+=b[i].x-b[1].x;
	sumx[b[1].id]=sum;
	for(int i=2;i<=n;i++)
	{
		sum-=(n-i+1)*(b[i].x-b[i-1].x);
		sum+=(i-1)*(b[i].x-b[i-1].x);
		sumx[b[i].id]=sum;
	}
	sort(b+1,b+1+n,cmpy);
	sum=0;
	for(int i=2;i<=n;i++)
		sum+=b[i].y-b[1].y;
	sumy[b[1].id]=sum;
	for(int i=2;i<=n;i++)
	{
		sum-=(n-i+1)*(b[i].y-b[i-1].y);
		sum+=(i-1)*(b[i].y-b[i-1].y);
		sumy[b[i].id]=sum;
	}
	ans=sumx[1]+sumy[1];
	for(int i=2;i<=n;i++)
		ans=min(ans,sumx[i]+sumy[i]);
}

inline void print()
{
	printf("%lld\n",ans/2);
}

int main()
{
	prework();
	mainwork();
	print();
	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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