UVa120 Stacks of Flapjacks

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <string>
#include <sstream>
#include <vector>
using namespace std;

const int MAXN = 30;
vector<int> v;

void reverse(int a[], int top, int bottom) {
	for (int i = top; i <= (top + bottom)/2; i++) {
		int temp = a[i];
		a[i] = a[top + bottom - i];
		a[top + bottom - i] = temp;
	}
}

void flip_sort(int a[], int dpt) {
	v.clear();
	for (int i = 0; i < dpt; i++) {
		int max = a[0];
		int index = 0;
		for (int j = 0; j < dpt - i; j++) {
			if (a[j] > max) {
				max = a[j];
				index = j;
			}
		}
		if (index == dpt - i - 1) continue;
		else {
			if (index != 0) {
				reverse(a, 0, index);
				v.push_back(dpt - index);
			}
			reverse(a, 0, dpt - i - 1);
			v.push_back(i + 1);
		}
	}
	v.push_back(0);
}

int main() {
	int a[MAXN], b[MAXN];
	string str;
	while (getline(cin, str)) {
		int cnt = 0;
		stringstream ss;
		ss << str;
		memset(a, 0, sizeof(a));
		while (ss >> a[cnt])
			cnt++;
		for (int i = 0; i < cnt; i++)
			b[i] = a[i];
		flip_sort(a, cnt);
		cout << b[0];
		for (int i = 1; i < cnt; i++)
			cout << ' ' << b[i];
		cout << endl;
		cout << *v.begin();
		for (auto i = ++v.begin(); i != v.end(); i++)
			cout << ' ' << *i;
		cout << endl;
	}
	return 0;
}
1.下标的问题还是要注意
2.连续的数字输入目前除了string stream没发现什么好办法
3.debug要做在提交前
4.读英文题目的能力还要加强
5.辣鸡udebug样例(滑稽

PS:写题这个东西还是要坚持,课业再重也要一点点进步。熟能生巧,投入了会有收获的。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值