UVA 10106

//继续水一个大数字乘法,绝对的模板题........
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define MAX_LEN 400
int main()
{
    int i, j;
    int len1, len2;
    int a[MAX_LEN+10], b[MAX_LEN+10], c[MAX_LEN*2+10];
    char str1[MAX_LEN+10], str2[MAX_LEN+10];
    while( gets(str1) )
    {
        memset(c, 0, sizeof(c) );
        gets(str2);
        len1 = strlen(str1);
        len2 = strlen(str2);
        for( j = 0, i = len1-1; i>=0; i-- )
            a[j++] = str1[i] - '0';
        for( j = 0, i = len2-1; i>=0; i-- )
            b[j++] = str2[i] - '0';
        for( i = 0; i < len2; i++ )
            for( j = 0; j < len1; j++ )
                c[i+j] += b[i] * a[j];
         for( i = 0; i < MAX_LEN*2; i++ )
            if( c[i] >= 10 )
             {   
                    c[i+1] += c[i] /10;
                    c[i] %= 10;
             }
         for( i = MAX_LEN*2; (c[i]==0)&&(i>=0); i-- );
            if( i >= 0 )
                for(; i >=0; i-- )
                    printf( "%d",c[i] );
            else
                printf( "0" );
         printf( "\n" );
    }
    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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