UVA - 12169 扩展GCD

  • 题意:

    • 数列x[2*n]是按照xi=(axi1+b)%10001生成的,现在给你n个奇数项 x1,x3,x5x2n1,求偶数项,(一组可行解)
  • 规模:

    • 1<=n,xi<=10000
    • 1<=a,b<=10000
    • 1<=T<=100
  • 类型:

    • 数论,gcd
  • 分析:

    • x2=ax1+bmody
    • x3=ax2+bmody
    • 1式代入2式得:x3a2x1=(a+1)b+mody
    • 枚举a,通过ex_gcd得b,判断是否满足
  • 时间复杂度&&优化:

    • 看上去像n2,但实际ex_gcd这里只有(x3a2x1)%gcd(a+1,mod)==0时b有解,实际很少。
  • 代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<queue>
#include<stack>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<iostream>


using namespace std;

const int INF=0x3fff3fff;
const int MAXN=1010;
const int MAXM=40010;
const int MOD=10001;
typedef long long ll;

//****************
//返回d=gcd(a,b);和对应于等式ax+by=d中的x,y
long long extend_gcd(long long a,long long b,long long &x,long long &y)
{
    if(a==0&&b==0)return -1;
    if(b==0){x=1;y=0;return a;}
    long long d=extend_gcd(b,a%b,y,x);
    y-=a/b*x;
    return d;
}

int n,m;
long long x[2100];
int main()
{
    std::ios::sync_with_stdio(false);
    std::cin.tie(0);
    while(cin>>n){
        n*=2;
        for(int i=1;i<=n;i+=2){
            cin>>x[i];
        }
        long long a,b,y;
        for(a=0;;a++){
            long long c=x[3]-a*a*x[1];
            long long d=extend_gcd(a+1,MOD,b,y);
            if(c%d)continue;
            b=b*c/d;
            //cout<<a<<endl;
            int flag=1;
            int i;
            for(i=2;i<=n;i++){
                if(i&1){
                    if(x[i]!=(a*x[i-1]+b)%MOD){break;}
                }
                else x[i]=(a*x[i-1]+b)%MOD;
               // cout<<i<<" "<<x[i]<<endl;
            }
            if(i>n)break;
        }
        for(int i=2;i<=n;i+=2)
            printf("%lld\n",x[i]);
    }

    return 0;
}

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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