2017年5月14日爱奇艺算法比赛

本文解析了四个算法题目,包括0-1背包问题、二分查找法解决的切割木材问题、使用贪心算法解决的吹气球问题等。文章提供了具体代码实现,并对每种算法的应用场景进行了说明。

1,爱奇艺节目采购(0-1背包)


题目保证n<=3000


我的代码:(通过7/8)

#include <iostream>
#include<string.h>
using namespace std;

int value[1000001], volume[1000001], list[1000001];
int main()
{
	int n = 0, v;
	cin >> v;
	memset(list, 0, sizeof(list));
	while (cin >> volume[n] >> value[n])n++;
	for (int i = 0; i < n; i++)for (int j = v; j >= volume[i]; j--)
	if (list[j] < list[j - volume[i]] + value[i])list[j] = list[j - volume[i]] + value[i];
	cout << list[v] << endl;
	return 0;
}


2,切割木材(二分法)


题目保证n<=1000


我的代码:(通过9/10)

#include <iostream>
using namespace std;

int l[1000], n = 0;

int num(int len)
{
	int s = 0;
	for (int i = 0; i < n; i++)s += l[i] / len;
	return s;
}

int main()
{
	int k, m = 0;
	cin >> k;
	while (cin >> l[n])
	{
		if (m < l[n])m = l[n];
		n++;
	}
	int low = 1, high = m, mid;
	while (high>low + 1)
	{
		mid = (high + low) / 2;
		if (num(mid) < k)high = mid;
		else low = mid;
	}
	if (num(high) < k)high--;
	if (high>0 && num(high) < k)high--;
	cout << high;
	return 0;
}

3,吹气球



我的代码:(通过2/5)

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
	int l[502], n, s = 0;
	cin >> n;
	for (int i = 1; i <= n; i++)cin >> l[i];
	l[0] = l[n + 1] = 1;
	while (n)
	{
		int k = 1, m = 100, kk;
		for (int i = 1; i <= n; i++)if (m > l[i])m = l[i], k = i;
		kk = k;
		while (l[kk + 1] == l[kk] && kk<n)kk++;
		if (l[kk + 1] > l[k - 1])k = kk;
		s += l[k - 1] * l[k] * l[k + 1];
		for (int i = k; i <= n; i++)l[i] = l[i + 1];
		n--;
	}
	cout << s;
	return 0;
}
我是用贪心做的,不知道思路对不对


4,奇鹿




基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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