hdu 5641 password

本文介绍了一个简单的图路径验证算法,该算法用于判断一系列节点是否构成一条有效的路径。通过对输入节点序列进行检查,确保每个节点都是合法的,并且相邻节点之间存在有效边。此外,还检查了节点序列中是否存在重复节点或违反特定条件的情况。

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#include<stdio.h>
#include<string.h>
int map[15][15];
int vis[15];


int main()
{
    map[1][3] = map[3][1] = 2;
    map[1][7] = map[7][1] = 4;
    map[3][9] = map[9][3] = 6;
    map[7][9] = map[9][7] = 8;
    map[1][9] = map[9][1] = 5;
    map[3][7] = map[7][3] = 5;
    map[2][8] = map[8][2] = 5;
    map[4][6] = map[6][4] = 5;
    int t, i;
    scanf("%d",&t);
    for(i=1; i<=t; i++)
    {
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        int k, j, s[15], f=1;
        scanf("%d",&k);
        for(j=0; j<k; j++)
        {
            scanf("%d",&s[j]);
            if(s[j]>9 || s[j]<1)
                f = 0;
        }
        if(k<4 || f==0)
        {
            printf("invalid\n");
            continue;
        }
        vis[s[0]] = 1;
        int flag = 1;
        for(j = 1; j < k; j++)
        {
            if(vis[s[j]] == 1)
            {
                flag = 0;
                break;
            }
            else if(map[s[j - 1]][s[j]] && !vis[map[s[j - 1]][s[j]]])
            {
                flag = 0;
                break;
            }
            vis[s[j]] = 1;
        }
        if(flag)
            printf("valid\n");
        else
            printf("invalid\n");
    }


}
内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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