Brain Teaser 球变色

本文深入探讨了在特定条件下,如何通过操作三种不同颜色的球,使其最终全部变为同一颜色的过程。关键在于理解操作过程对颜色余数的影响,以及余数相同与否对最终结果的决定性作用。

有红黄绿三种颜色的球  红x个  黄y个  绿z个  拿两个不同颜色的球放在一起  这两个球会变成另一种颜色  问x y z满足什么条件   能把所有球变成同一颜色

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如果x、y、z被3除分别余0、1、2就无解
因为每做一次改变,他们的余数都是(原来的余数+2)%3,所以一定还不一样
那么就不可能做到两个都变成0

也就是说,x、y、z中存在两个模3同余就有解

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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