连续打10枪命中90环

每枪打0-10环,连续打10枪命中90环

//打n枪,共sum环
void find(int sum,int n)
{
	if(n<0||n*10<sum)
		return;
	
	for(int i=0;i<11;i++)
	{
		//i为每次打的环数
		if(n==1&&sum==i)
		{
			globe++;
			return;
		}
		find(sum-i,n-1);//i-1枪 sum-1环
	}
	
}
/*Main 函数*/
int main(int argc, char* argv[])
{

	find(90,10);
	cout<<"find(90,10)= "<<::globe<<endl;
	return 0;
}

运行结果:find(90,10)= 92378

void find(int n)//n内质数
{
	int j;
	for(int i=2;i<n;i++)
	{
		for(j=1;j<=(i+1)/2;j++)
		{
			if(i%j==0&&j!=1)
				break;
			if(j==(i+1)/2)
			cout<<i<<endl;
		}

		
		
	}
}



内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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