AtCoder F - Interval Running

本文探讨了两个跑步者在不同速度下相遇的数学问题,通过分析两人在固定时间周期内的运动距离,推导出他们相遇次数的计算方法。特别地,文章详细解释了当两人的总运动距离相等时,他们将无限次相遇的情况。

题意:
Takahashi 和 Aoki在向同一个方向跑步,Takahashi在前T1分钟以A1的速度跑,后T2分钟以A2的速度跑,Aoki在前T1分钟以B1的速度跑,后T2分钟以B2的速度跑,问能相遇多少次?若相遇无数次则输出"infinity"(不含引号)


题解:

相遇无数次肯定是这两个人每(T1+T2)时间跑的路程相等。

否则判断谁的路程小,如果小的那个人的第一段路程比大的那个人大,我们就求一下这样循环多少次,会使它们不能相遇即可,否则不可能相遇


AC代码:

#pragma GCC optimize(2)
#include<bits/stdc++.h>
#include<ext/rope>
#define endl '\n'
#define int long long
using namespace std;
using namespace __gnu_cxx;
typedef long long LL;
const int MAXN = 1e5+5;
const int MOD = 1e9+7;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
signed main(){
    int T1,T2,A1,A2,B1,B2;
    cin>>T1>>T2>>A1>>A2>>B1>>B2;
    if(A1*T1+A2*T2 == B1*T1+B2*T2) { puts("infinity");return 0; }
    A1*=T1; A2*=T2; B1*=T1; B2*=T2;
    if(A1+A2>B1+B2) { swap(A1,B1); swap(A2,B2); }
    if(A1>B1){
        int r = (A1-B1)/(B1+B2-A1-A2);
        int res = 2*r;
        if((A1-B1)%(B1+B2-A1-A2)) res++;
        cout<<res<<endl;
    }else puts("0");
    return 0;
}

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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