人人都有极客精神

本文深入探讨了算法与数据结构的应用,通过实例展示了如何利用高效算法解决实际问题,并介绍了常用的数据结构及其优化技巧。

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彪悍的翻译的代码,贴上以供仰慕

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;

int a[]={6, 2, 5, 5, 4, 5, 6, 3, 7, 6};
int da[2][12]={{31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31},
               {31, 29, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31}};
int main()
{
    int t;
    scanf("%d", &t);
    while(t--)
    {
        int y, m, d, n;
        scanf("%4d%2d%2d%d", &y, &m, &d, &n); //这样快速拆分数据QAQ
        bool flag=0;
        int ans=0;
        while(true)
        {
            int sum=0;
            sum+=a[d%10]+a[d/10]+a[m%10]+a[m/10]+a[y/1000]+a[(y%1000)/100]+a[(y%100)/10]+a[y%10];
            if(sum==n)
            {
                flag=1;
                printf("%d\n", ans);
                break;
            }
            if(y==2999 && m==12 && d==31)
                break;
            d++;
            ans++;
            if(d>da[((y%4==0 && y%100) || y%400==0)][m-1])
                d=1, m++;
            if(m>12)
                m=1, y++;
            
        }
        if(!flag)
        {
            puts("-1");
        }
    }
    return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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