2020牛客寒假算法基础集训营6-导航系统

本文详细解析了2020年牛客寒假算法基础集训营中一道关于导航系统的题目,通过最小生成树和Prim算法解决复杂问题,展示了高效的代码实现过程。

2020牛客寒假算法基础集训营6-导航系统

好题
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想法很复杂,但是很好实现。。。最小生成树+prim

#pragma GCC optimize(3,"Ofast","inline")  	//G++
#include<bits/stdc++.h>
#define TEST freopen("C:\\Users\\hp\\Desktop\\ACM\\in.txt","r",stdin);
#define mem(a,x) memset(a,x,sizeof(a))
#define debug(x) cout << #x << ": " << x << endl;
#define ios ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0);
#define fcout cout<<setprecision(4)<<fixed
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int> pi;


const int inf=0x3f3f3f3f;
const ll INF=0x7fffffffffffffff;
const int mod=1e9+7;
const int maxn = 1e6+5;
const double eps=1e-8;

template<typename T> void read(T &x){
    x = 0;char ch = getchar();ll f = 1;
    while(!isdigit(ch)){if(ch == '-')f*=-1;ch=getchar();}
    while(isdigit(ch)){x = x*10+ch-48;ch=getchar();}x*=f;
}
template<typename T, typename... Args> void read(T &first, Args& ... args) {
    read(first);
    read(args...);
}
int sgn(double a){
    return a<-eps?-1:a<eps?0:1;
}
struct node{
    int u,v,val;
    bool friend operator <(const node a,const node b){
        return a.val<b.val;
    }
}a[maxn];
int re[505];
int fin(int x){
    return re[x]==x?x:re[x]=fin(re[x]);
}
int mp[505][505],G[505][505];

void solve(){
    int n,cnt=0;
    read(n);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        re[i]=i;
        for(int j=1;j<=n;j++){
            read(mp[i][j]),a[++cnt]=node{i,j,mp[i][j]};
            G[i][j]=i==j?0:inf;
        }
    }
    vector<int>res;
    sort(a+1,a+cnt+1);
    for(int i=1;i<=cnt;i++){
        int xx=fin(a[i].u),yy=fin(a[i].v);
        if(xx!=yy){
            G[a[i].u][a[i].v]=G[a[i].v][a[i].u]=a[i].val;
            res.push_back(a[i].val);
            re[xx]=yy;
        }
    }
    for(int k=1;k<=n;k++){
        for(int i=1;i<=n;i++){
            for(int j=1;j<=n;j++){
                G[i][j]=min(G[i][j],G[i][k]+G[k][j]);
            }
        }
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=n;j++){
            if(G[i][j]!=mp[i][j]){
                cout<<"No\n";
                return ;
            }
        }
    }
    cout<<"Yes\n";
    sort(res.begin(),res.end());
    for(auto it:res){
        cout<<it<<"\n";
    }
}
int main()
{
    solve();
}

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
### 关于2020寒假算法基础集训营中的欧几里得算法2020年的寒假算法基础集训营中,确实存在涉及欧几里得算法的相关题目。具体来说,在第四场竞赛的第一题即为“A. 欧几里得”,该题目的核心在于利用扩展欧几里得定理来解决问题[^5]。 #### 扩展欧几里得算法简介 扩展欧几里得算法主要用于求解形如 ax + by = gcd(a, b) 的线性不定方程的一组特解(x,y),其中gcd表示最大公约数。此方法不仅能够计算两个整数的最大公因数,还能找到满足上述条件的具体系数x和y。 对于给定的数据范围较小的情况可以直接通过递归来实现;而对于较大数据则需考虑效率优化问题。下面给出了一段基于C++语言编写的用于解决此类问题的模板代码: ```cpp #include<bits/stdc++.h> #define int long long using namespace std; // 定义全局变量存储结果 int x, y; void ex_gcd(int a, int b){ if(b == 0){ x = 1; y = 0; return ; } ex_gcd(b, a % b); int tmp = x; x = y; y = tmp - (a / b) * y; } ``` 这段程序实现了经典的扩展欧几里得算法逻辑,并且可以作为处理类似问题的基础工具函数调用。 #### 实际应用案例分析 回到原题本身,“A. 欧几里得”的解答思路就是先预处理斐波那契数列前若干项数值存入数组`a[]`内以便快速查询,之后针对每一次询问直接输出对应位置处两相邻元素之和即可得出最终答案。这实际上巧妙运用到了广为人知的裴蜀定理——任意一对互质正整数都可由它们自身的倍数组合而成,而这里正是借助了这一性质简化了解决方案的设计过程。
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