这天晚上

文章讲述了作者对《神秘博士》的热爱,特别是对13thDoctor的扮演者Jodie的感情,同时表达了对其他兴趣如OI竞赛、Lorde新专辑的关注与情感波动。作者在个人喜好与责任之间挣扎,意识到自己的情感可能会影响生活和学习。

I don't know, maybe I, just stoned at the nail salon


这天晚上,我看到了神秘博士十二季的特辑Dalek之日的封面与简介

哦,亲爱的读者。我无法告诉你我的心情,你有你喜欢的人和事,你不会知道我的心情。

哦,亲爱的读者。我向zex倾诉了一番,但他视若不见。我知道,我明白,I'm a liability,Doctor会踏上新的征程爱上新的人,Jodie也忙着照顾她的老公和两个孩子,OIer们今晚因为重题不unr的事情在CF上激烈地撕哔,Lorde Stans也在twitter上的实时热搜话题里刷着自己对新专辑的期待。

哦,亲爱的读者。什么都无法把我从那张封面里拯救出来。我开始明白我不能去看这个电影的原因,时间有,资源有,但我不敢去看,我知道我就此沦陷了,我再也出不来了。非常危险,我还有很多很多事情要做,我不能就此迷失自我。尽管我没有去看,我也知道我完蛋了,至少是,近几天。我说这不是我的错,但事实就是我的问题,我们全班都看了神秘博士,却只有我喜欢上了Doctor,这只能说明我太脆弱了。

亲爱的读者,这天晚上,我非常,非常的难受。13th Doctor,非常,非常漂亮。

I love you the first time,
I love you the last time,
Yo soy la princesa,
Comprende these white lies

这天晚上,CF重题了,却没有unr

大千世界,每天都在上演无穷无尽的新奇事情。而我,身为一个OIer,却连CF这种事情,都失去了关注的兴趣。

这天晚上,我得知大多数c2023的OIer都可以切D了,我得知我被时代淘汰了。但对于这一点,我早已不放在心上,毕竟有自己要走的路,我还有漫长的岁月,而他们大多数人,很快就结束了,各奔一方,做着其他的事情。

上一次好好学习OI的机会,我因为喜欢一个人而错过;这一次好好学习OI的机会,我又会因为喜欢另一个人而错过。

我知道,我沉沦了,成为了一个败家子。

但,我清楚,我还会爱上很多,很多的人,然后冷落曾经的那些人。OI,一直时不时被冷落,却正是因此,得以细水长流。

被吊打的事情,我确已毫无知觉了。那只是一群我本来就不认识的人,只是一直存在着的人,他们的存在并不能干扰我什么。至于我OI究竟何时才有出息,I don't know, maybe I, just stoned at the nail salon。


这天晚上,Lorde登上了推特热搜

大千世界,每天都在上演无穷无尽的新奇事情。我也是一个神婆粉丝。

大千世界,只有我在对着一部早已埋没的电影暗自期待,暗自欢喜,暗自悲伤。

神婆是艺术家,灵魂不老,她无论什么时候都不会让人对她过度欢喜,或者过度悲伤。她一直都是她,自然而然的她。她的音乐就像水,无形而空灵,可以稀释一切感受。

这是神婆,以及足以让我永远对她保持着一种并不浓烈的情感的原因。而Doctor呢?

Jodie,她只是一个普通的小演员,一个妻子,一个母亲。因为成为了Doctor,她开启她在时间和空间中的旅行;因为离开神秘博士,她又回到了一个小演员,一个妻子,一个母亲,一个已经40多岁的女人。她没有great minds,她不是神婆,或者刘慈欣,Doctor是她的生命与宏大壮丽的交集。

Cause all the beautiful girls they will fade like the roses,
And all the times they will change and it'll all come around.

已经十分显然了,我对她的喜欢,也只在她年轻时的容颜,可爱的笑。

她不会成为史诗,尽管我心中的Doctor永远是她。

所以,我还会这般疯狂地爱上其他人的,这些事情,最终都会gone with the wind。

我只知道我现在,非常,非常的喜欢她。


这天晚上

I don't know, maybe I, just stoned at nail salon。

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
### 问分析 根据描述,细胞的分裂规律如下: - **第1天**:只有1个初始细胞。 - **第2天**:初始细胞在第2天中午分裂出1个新细胞,总共有2个细胞。 - **第3天**:初始细胞再次分裂,产生一个新的细胞;而第2天产生的细胞开始分裂。每个细胞在分裂两次后死亡。 - 每个细胞从诞生的**第二天**开始分裂,每天中午分裂一次,分裂两次后死亡。 因此,细胞的增长模式类似于某种递推结构,类似于斐波那契数列,但具有特定的生命周期限制。 ### 解决思路 可以使用递推的方法模拟每一天细胞的增长情况。设 `cells[n]` 表示第 `n` 天晚上的细胞总数。根据目描述: - 第1天:`cells[1] = 1` - 第2天:`cells[2] = 2` - 第3天:`cells[3] = 4` - 从第4天开始,每一天的细胞数量等于前一天的细胞数量加上前两天的细胞数量(因为新细胞在第2天开始分裂,第3天死亡): $$ cells[n] = cells[n-1] + cells[n-2] $$ 这个递推关系类似于斐波那契数列,但起始条件不同。 ### Python 实现 ```python def compute_cells(n): if n == 1: return 1 elif n == 2: return 2 cells = [0] * (n + 1) cells[1] = 1 cells[2] = 2 for i in range(3, n + 1): cells[i] = cells[i - 1] + cells[i - 2] return cells[n] # 示例输入 n = int(input("请输入天数 N(0 < N < 20): ")) if 0 < n < 20: result = compute_cells(n) print(f"第 {n} 天晚上细胞的总数是: {result}") else: print("输入的天数 N 不在有效范围内(0 < N < 20)") ``` ### C++ 实现 ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; if (n <= 0 || n >= 20) { cout << "输入的天数 N 不在有效范围内(0 < N < 20)" << endl; return 0; } if (n == 1) { cout << 1 << endl; return 0; } int a = 1, b = 2; for (int i = 3; i <= n; ++i) { int temp = a + b; a = b; b = temp; } cout << b << endl; return 0; } ``` ### 算法复杂度分析 - **时间复杂度**:`O(n)`,因为只需要遍历一次计算每一天的细胞数量。 - **空间复杂度**:`O(n)`(如果使用数组存储所有天数的细胞数量),也可以优化为 `O(1)`,只存储前两天的细胞数量即可。 ### 示例 输入:`5` 输出:`12` 解释: - 第1天:1个细胞 - 第2天:2个细胞 - 第3天:4个细胞 - 第4天:7个细胞 - 第5天:12个细胞 ### 相关问 - 如何优化空间复杂度,使算法只使用常数级的额外空间? - 如果细胞的生命周期变为分裂三次后死亡,递推公式如何变化? - 如何扩展问,考虑细胞在分裂过程中有概率死亡的情况? - 如果初始细胞数量不是1,而是任意输入值,如何修改代码? - 如何可视化每一天细胞的增长过程?
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