hdu 2082 - 找单词

母函数解决排列组合问题
本文介绍了一种使用母函数解决特定排列组合问题的方法,并提供了一个C++实现示例。该问题涉及26种不同类型的物品,每种物品都有其对应的数量和价值,通过构建母函数来计算所有可能的组合方式。

地址

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2082

定位

  • 排列组合问题

  • 母函数

分析

  • 物品种类数 N=26 ,第 i 种物品数量 xi,第 i 种物品价值 i

  • 母函数

    g(x)=(1+x1+...+xx1)(1+x2+...+x2x2)...(1+xi+...+xixi)...(1+x26+...+x26x26)

代码

  1. #include <iostream>  
  2. #include <stdio.h>  
  3. #include <string.h>  
  4.   
  5. using namespace std;  
  6.   
  7. int a[1001],b[1001];  
  8. int v[27],n1[27],n2[27];  
  9.   
  10. /************************************************* 
  11. Function:       GenerateFunc(int N,int P) 
  12. Description:    生成函数系数计算 
  13. Input:          int N : 相乘的因子个数 
  14.                 int P : 待求的最大指数 
  15. Output:         void 
  16. Return:         void 
  17. Others:         修改的全局变量 a[] b[] 
  18.                 只读的全局变量 v[] n1[] n2[] 
  19. *************************************************/  
  20. void GenerateFunc(int N,int P) {  
  21.     memset(a,0,sizeof(a));  
  22.     a[0]=1;  
  23.     for(int i=0; i<N; i++) {  
  24.         memset(b,0,sizeof(b));  
  25.         for(int j=n1[i]; j<=n2[i]&&j*v[i]<=P; j++) {  
  26.             for(int k=0; k+j*v[i]<=P; k++) {  
  27.                 b[k+j*v[i]]+=a[k];  
  28.             }  
  29.         }  
  30.         memcpy(a,b,sizeof(b));  
  31.     }  
  32. }  
  33.   
  34. int main() {  
  35.     int N,sum;  
  36.     for(int i=0; i<26; i++) {  
  37.         v[i]=i+1;  
  38.     }  
  39.     memset(n1,0,sizeof(n1));  
  40.     scanf(”%d”,&N);  
  41.     while(N–) {  
  42.         sum=0;  
  43.         for(int i=0; i<26; i++) {  
  44.             scanf(”%d”,&n2[i]);  
  45.         }  
  46.         GenerateFunc(26,50);  
  47.         for(int i=0; i<=50; i++) {  
  48.             sum+=a[i];  
  49.         }  
  50.         printf(”%d\n”,sum-1);  
  51.     }  
  52. }  

性能

Exe.TimeExe.MemoryCode LengthLanguage
15MS1876K1265Bc++

总结

  • 方案数 sum1

结合输入输出示例,发现空单词不属于接受方案,应予排除。

  • 最后一行的输出格式

题目要求每行输入一个结果,特意在最后一个结果后不输出换行符,导致 Presentation Error。因此,每个结果后伴随输出换行符就行了,不必对最后一行特别处理。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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