Uva 534 - Frogger

本文详细介绍了最小生成树模板题的解决方法,包括数据结构、算法应用和代码实现细节,帮助开发者高效解决相关问题。

2Y

最小生成树模板题

自己写的模板用着舒心...

#include<stdio.h>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<math.h>
#define MAX 310
struct edge{
	int p,q;
	double w;
	bool operator < (const edge& b)const {
		return w<b.w;
		}
	};
std::vector<edge>L;
int ft[MAX];
void in_ft(int n){
	int i;
	for(i=1;i<=n;i++)ft[i]=i;
	}
int find(int x){
	int t=x,temp;
	while(ft[x]!=x)x=ft[x];
	while(t!=x){
		temp=ft[t];
		ft[t]=x;
		t=temp;
		}
	return x;
	}
void merge(int root1,int root2){
	int fr1=find(root1);
	int fr2=find(root2);
	ft[fr1]=fr2;
	}
double x[MAX],y[MAX];
double dis(int p,int q){
	double xx=x[p]-x[q];
	double yy=y[p]-y[q];
	return sqrt(xx*xx+yy*yy);
	}
int main(){
	int z=0,n;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n){
		L.clear();
		in_ft(n);
		int i,j;
		for(i=1;i<=n;i++){
			scanf("%lf%lf",&x[i],&y[i]);
			for(j=1;j<i;j++){
				L.push_back( (edge){j,i,dis(i,j)} );
				}
			}
		std::sort(L.begin(),L.end());
		printf("Scenario #%d\n",++z);
		for(i=0;i<L.size();i++){
			if( find(L[i].p) != find(L[i].q) ){
				merge(L[i].p,L[i].q);
				if(find(1)==find(2)){
					printf("Frog Distance = %.3lf\n",L[i].w);
					break;
					}
				}
			}
		printf("\n");
		}
	return 0;
	}


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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