poj 1068 模拟,匹配括号

本文介绍了一个用于解决括号匹配问题的算法实现。该算法通过读取输入的一系列括号位置,构建一个对应的括号序列,并寻找每个右括号最近的未匹配左括号的位置。通过这一过程,可以有效地解析括号的配对关系。


//http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1068

//找最近未匹配的括号
import java.math.*;
import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

public class Main
{
   public static void main(String[] args)
   {       
      Scanner scan = new Scanner(System.in);
      int T = scan.nextInt();
      int []a=new int[1000];
      boolean []flag=new boolean[1000];
      for(int t=0;t<T;t++)
      {
          int n = scan.nextInt();
          int[] p=new int[n];
          int[] s=new int[n];
          for(int i=0;i<n;i++)
              p[i]=scan.nextInt();
          int num=0;
          int left=0;
          for(int i=0;i<n;i++)
          {
              int temp=p[i]-left;
              for(int j=0;j<temp;j++)
                a[num++]=0;
              left=p[i];
              a[num++]=1;
          }
          Arrays.fill(flag, false);
          int k=0;
          for(int i=0;i<num;i++)
          {
              if(a[i]==1)
              {
                  s[k]=0;
                  for(int j=i-1;j>=0;j--)
                  {
                      if(flag[j]==false&&a[j]==0)
                      {
                          s[k]++;
                          flag[j]=true;
                          break;
                      }
                      else if(flag[j]==true)s[k]++;
                  }
                  k++;
              }
             
          }
          for(int i=0;i<k-1;i++)
          {
             System.out.print(s[i]);
             System.out.print(' ');
          }
          System.out.println(s[k-1]);
      }
    
   }
}

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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