Cutting Sticks uva 10003(dp)

本文介绍了一种基于线性结构的动态规划算法实现方法,主要应用于区间划分问题,例如最优矩阵链乘等。通过递归地分割区间直至边界条件来求解最小切割开销。

属于线性结构上的动态规划,区间划分类型,典型题目如最优矩阵链乘,不断分割区间直到边界

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;


//d(i,j)=min(d(i,p[x])+d(p[x],j))+j-i表示i,j之间切割的最小开销;(i,j)之间没有p[x]时结束,注意是开区间,答案是d(0,len)
int len,n,p[1001];
int d[1001][1001];
int num=0;
int dp(int x,int y)
{
    int &ans=d[x][y];
    if(ans)
        return ans;
        int i;
    for(i=0;i<n;i++)
        if(p[i]>x&&p[i]<y)
        break;
    if(i==n)
        return 0;      //判断边界:区间内是否有p[x]
    ans=100000;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        int temp=p[i];
        if(p[i]>x&&p[i]<y)
            ans=min(ans,dp(x,temp)+dp(temp,y)+y-x);
    }
    return ans;
}
int main()
{
    while(cin>>len&&len)
    {
        cin>>n;
        memset(d,0,sizeof(d));
        for(int i=0;i<n;i++)
            cin>>p[i];
        int ans=dp(0,len);
        cout<<"The minimum cutting is "<<ans<<"."<<endl;
    }
    return 0;
}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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