Southern Subregion Problem L. Stock Trading Robot

本文提供了一个使用C++实现的模拟算法示例代码。该算法主要处理一系列数值输入,并通过增加或减少某些数值来调整总值。核心逻辑涉及比较当前值与前一个值,根据其相对大小进行相应的操作。

模拟

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
using namespace std;
int n,d,a,b;
int num;
int num_a = 1;
int num_b = 1;
int last;
int cur;
int main(){
		//freopen("main.in","r",stdin);
		cin >> n >> d >> a >> b;
		cin >> cur;
		last = cur;
		for(int i = 2; i <= n; i++){
				cin >> cur;
				if(last == cur) continue;
				if(last < cur){
						num_b = 1;
						int num_cur = min(d/cur,a*num_a);
						num += num_cur;
						d -= num_cur * cur;
						num_a++;
				}
				if(last > cur){
						num_a = 1;
						int num_cur = min(num,b*num_b);
						num -= num_cur;
						d += num_cur * cur;
						num_b++;
				}
				last = cur;
		}
		cout << d << " " << num << endl;
		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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