Dollars

新西兰货币组合算法

题目链接:

https://vjudge.net/contest/348156#problem/F

题面:

在这里插入图片描述

翻译:

新西兰货币包括100美元、50美元、20美元、10美元和5美元纸币以及2美元、1美元、50美分、20美分、10美分和5美分
硬币。写一个程序,它将确定,对于任何给定的数量,有多少方式
可能是编造的。更改列表顺序不会增加计数。因此可以制造20
向上4个方式:1×20c、2×10c、10c+2×5c和4×5c。

输入:
输入将由一系列不超过300美元的实数组成,每个实数在一个单独的行上。每个
金额将是有效的,即5c的倍数。文件将以包含
零(0.00)。

输出:
输出将包含输入中每个金额的行,每个行包含金额
货币数量(小数点后两位,在宽度为6的字段中右对齐),后跟
在宽度为17的区域中右对齐的金额的构成方式。

思路:

这道题目与https://blog.youkuaiyun.com/qq_45740533/article/details/103612924的思路差不多,这里不一样的是你首先要把美元全部转换为美分,使得不会出现小数,然后最后的金额也要转换为美分,而转换为美分要注意的是输入的金额是实数,所以是无法确定输入的这个数字是有几位的,所以我们要确保转换后为整形,并且不影响最后的金额,我们就需要把金额先乘以100+0.5之后再强制转换为int型,这时候就不会使得最后的数在强制转换后出现问题,再加上题目说了每个金额都是5c的倍数,最后转换后就不会影响最后结果。

参考代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int w[12]={5,10,20,50,100,200,500,1000,2000,5000,10000};
long long dp[35000];
int main()
{
    double v;
    while(scanf("%lf",&v)!=EOF&&v!=0.00)
    {
        long long i,j;
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        dp[0]=1;
        for(i=0;i<11;i++)
        {
            for(j=w[i];j<=int(v*100+0.5);j++)
            {
                dp[j]=dp[j]+dp[j-w[i]];
            }
        }
        printf("%6.2lf%17lld\n",v,dp[int(v*100+0.5)]);
    }
    return 0;
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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