1.2.1 Elevator

本文介绍了一个基于特定电梯移动规则的时间计算问题。电梯在不同楼层间移动以完成请求,需计算完成所有请求所需的总时间。文章提供了完整的代码实现,并考虑了电梯上行与下行的不同耗时。

Problem Description
The highest building in our city has only one elevator. A request list is made up with N positive numbers. The numbers denote at which floors the elevator will stop, in specified order. It costs 6 seconds to move the elevator up one floor, and 4 seconds to move down one floor. The elevator will stay for 5 seconds at each stop.

For a given request list, you are to compute the total time spent to fulfill the requests on the list. The elevator is on the 0th floor at the beginning and does not have to return to the ground floor when the requests are fulfilled.
 
Input
There are multiple test cases. Each case contains a positive integer N, followed by N positive numbers. All the numbers in the input are less than 100. A test case with N = 0 denotes the end of input. This test case is not to be processed.
 
Output
Print the total time on a single line for each test case.
 
Sample Input
1 2
3 2 3 1
0
 
Sample Output
17
41

#include "stdio.h"
int main(){
	int a,time=0;
	while(scanf("%d",&a)!=EOF&&a!=0){
		int b[a+1];    //GCC可以编译通过  C不行,数组定义存在问题 
		b[0]=a;         
		while(a){
			scanf("%d",&b[a]);
			a--; 
		}
		a=b[0];
		b[0]=0;    //从题目中得:电梯初始位置是0层  
		time=b[a]*6+5;
		for(;a>1;a--){
			if(b[a]<b[a-1]){
				time=time+(b[a-1]-b[a])*6+5;
			}	
			else{
				time=time+(b[a]-b[a-1])*4+5;
			}
		}
		printf("%d\n",time);
	}
	return 0;
}

如果有什么不正确或不合适的地方,希望大家能在评论里面指出

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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