习题7-3(uva-211)

该博客探讨了一个C++程序,它使用深度优先搜索(DFS)算法来解决特定的矩阵排列问题。程序涉及了多种数据结构如栈、队列、图、字符串等,并通过DFS遍历所有可能的排列,寻找符合条件的解决方案。文章展示了如何处理矩阵数据,以及如何通过递归实现搜索。
#include <iostream>
#include <istream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <stack>
#include <list>
#include <map>
#include <set>
#include <deque>
#include <queue>
#include <cstring>
#include <unordered_map>
#include <unordered_set>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <chrono>
#include <ctime>
#include <cmath>
#include <cctype>
#include <string>
#include <cstdio>
#include <iomanip>


#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <functional>
#include <iterator>
using namespace std;
const int Row = 7, Col = 8, Dir[2][2] = { { 1, 0 }, {0,1} };
int matrix[Row*Col], result[Row][Col], id[255] = {0}, vis[255], cnt = 0,cid;

int GetData(int r, int c){
	return matrix[r * Col + c];
}

int GetID(char a, char b){
	if (a > b) swap(a, b);
	return id[(a << 4)|b];
}

bool GetNext(int &x, int &y){
	while (y < Col){
		if (!result[x][y]) return true;
		y++;
		if (y == Col){
			x++; y = 0;
			if (x == Row) return false;
		}
	}
	return false;
}

void OutPrint()
{
	cout << "Layout #" << cid << ":" << endl << endl;
	for (int i = 0; i < Row; i++){
		for (int j = 0; j < Col; j++){
			cout << setw(4) << GetData(i,j);
		}
		cout << endl;
	}
	cout << endl;
}

void OutPrint2()
{
	for (int i = 0; i < Row; i++){
		for (int j = 0; j < Col; j++){
			cout << setw(4) << result[i][j];
		}
		cout << endl;
	}
	cout << endl;
}

void dfs(int x, int y,int c){
	if (c == 28){
		cnt++;
		OutPrint2();
		return;
	}

	if (!GetNext(x, y)) return;

	for (int i = 0; i < 2; i++){
		int nx = x + Dir[i][0];
		int ny = y + Dir[i][1];
		if (nx >= Row || ny >= Col || result[nx][ny]) continue;
		int t = GetID(GetData(x, y), GetData(nx, ny));
		if (vis[t]) continue;

		result[x][y] = t;
		result[nx][ny] = t;
		vis[t] = 1;

		dfs(x, y, c + 1);

		result[x][y] = 0;
		result[nx][ny] = 0;
		vis[t] = 0;
	}
}

int main()
{
	int a = 0;
	for (int i = 0; i <= 6; i++){
		for (int j = i; j <= 6; j++){
			id[(i << 4) | j] = ++a;
		}
	}
	a = cid = 0;
	while (cin >> matrix[ a++ ]){
		if (a < 56) continue;
		a = cnt = 0;
		
		memset(result, 0, sizeof(result));
		memset(vis, 0, sizeof(vis));

		if (cid++) cout << endl << endl << endl;
		OutPrint();
		cout << "Maps resulting from layout #" << cid << " are:" << endl << endl;
		dfs(0, 0,0);
		cout << "There are " << cnt << " solution(s) for layout #" << cid << "." << endl;
	}
	return 0;
}
本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 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!
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