Week Training: 486 Predict the Winner

动态规划解决博弈论问题
本文介绍了一种使用动态规划解决两人轮流取数游戏中胜者预测的问题。通过定义状态dp[i][j]为玩家1在位置i到j区间内得分超过玩家2的分数,给出了具体的动态转移方程。

An another dp problem. The key to solve is still to find the dp state, here we chose the score player 1 get more than player 2. dp[i][j] means the score exceeded between position i and j in the array. So the initial state is dp[i][i] = nums[i], and the state transformation is dp[i][j] = max(nums[i]-dp[i+1][j],nums[j]-dp[i][j-1]), since whenever player 1 or player 2 chose a new number, the exceeding score will be the difference between the new number and the last dp state. 

class Solution {
public:
    bool PredictTheWinner(vector<int>& nums) {
        int length = nums.size();
        int dp[25][25];
        for(int i=0;i<length;i++){
            dp[i][i]=nums[i];
        }
        for(int i=length-2;i>=0;i--){
            for(int j=i+1;j<length;j++){
                dp[i][j] = max(nums[i]-dp[i+1][j],nums[j]-dp[i][j-1]);
            }
        }
        if(dp[0][length-1]>=0) return true;
        return false;
    }
};


【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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