POJ 1731 Orders

本文探讨全排列问题的优化方法,特别是如何避免重复计算,通过实例代码展示使用next_permutation函数解决全排列问题,并提供了部分优化策略来提高效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目链接:http://poj.org/problem?id=1731


解析:

全排列的进阶问题,注意判重

使用next_permutation函数自己就不需要考虑了

当然,如果自己手写全排列,判重会消耗太多时间,这里就需要进行部分优化


代码:

<span style="font-size:14px;">#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define PI 3.1415926

char str[205];
pair<char, int> visit[205];
int cnt;

void init(int n){
    int i, j;
    for(i=0; i<n; ++i){
        for(j=0; j<cnt&&visit[j].first!=str[i]; ++j);
        if(j<cnt)   visit[j].second++;
        else{
            visit[cnt].first = str[i];
            visit[cnt].second = 1;
            cnt++;
        }
    }
}

void per(int k, int n){
    if(k == n){
        puts(str);
    }
    else{
        int i;
        for(i=0; i<cnt; ++i){
            if(visit[i].second){
                str[k] = visit[i].first;
                visit[i].second--;
                per(k+1, n);
                visit[i].second++;
            }
        }
    }
}

int main(){
    while(~scanf("%s", str)){
        int len = strlen(str);
        sort(str, str+len);
        cnt = 0;
        init(len);
        per(0,len);
    }
    return 0;
}

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/790f7ffa6527 在一维运动场景中,小车从初始位置 x=-100 出发,目标是到达 x=0 的位置,位置坐标 x 作为受控对象,通过增量式 PID 控制算法调节小车的运动状态。 系统采用的位置迭代公式为 x (k)=x (k-1)+v (k-1) dt,其中 dt 为仿真过程中的恒定时间间隔,因此速度 v 成为主要的调节量。通过调节速度参数,实现对小车位置的精确控制,最终生成位置 - 时间曲线的仿真结果。 在参数调节实验中,比例调节系数 Kp 的影响十分显著。从仿真曲线可以清晰观察到,当增大 Kp 值时,系统的响应速度明显加快,小车能够更快地收敛到目标位置,缩短了稳定时间。这表明比例调节在加快系统响应方面发挥着关键作用,适当增大比例系数可有效提升系统的动态性能。 积分调节系数 Ki 的调节则呈现出不同的特性。实验数据显示,当增大 Ki 值时,系统运动过程中的波动幅度明显增大,位置曲线出现更剧烈的震荡。但与此同时,小车位置的变化速率也有所提高,在动态调整过程中能够更快地接近目标值。这说明积分调节虽然会增加系统的波动性,但对加快位置变化过程具有积极作用。 通过一系列参数调试实验,清晰展现了比例系数和积分系数在增量式 PID 控制系统中的不同影响规律,为优化控制效果提供了直观的参考依据。合理匹配 Kp 和 Ki 参数,能够在保证系统稳定性的同时,兼顾响应速度和调节精度,实现小车位置的高效控制。
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