uva 254(hanoi)

本文介绍了一种解决汉诺塔问题的方法,特别是当步数m为2^100-1时,如何使用Java的BigInteger类来计算每根柱子上的圆盘数量。通过预处理ans数组记录每个圆盘移动所需的步数,可以有效地处理不同步数下的圆盘分布。

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题意:汉诺塔问题,有三根柱子,第一个柱子上套n个圆盘,问走m步后每个柱子上有多少个圆盘。一般汉诺塔的目标状态是把盘子从第一根移到第三根柱子上,这题是如果n是奇数,目标状态是把盘子从第一根移到第二根柱子上。

题解:由于m可能取到2^100-1,用java的BIgnumber类会更好写,思路是先用一个数组hanoi表示最后每个柱子上会有多少个圆盘,a、b、c表示三根柱子初始是要将圆盘从a柱借助b柱移到c柱,初始值都为0,预处理ans[i]表示从第一根柱子上移走第i个圆盘需要的步数,也就是2^i-1,然后循环比较m与ans[i]的大小,如果m比较大,说明第i个圆盘会移动到第三个柱子上,所以hanoi[c]++,m去掉ans[i] - 1步,然后互换a、b的值,因为下一步是要将i - 1个圆盘从第二根柱子移到第三根柱子上;如果m比较小,说明第i个圆盘最后还在第一根柱子上,那么hanoi[a]++,互换b、c的值,因为下一步是要将i - 1个圆盘从a移到b,最后输出的时候根据题意如果n是奇数直接先输出hanoi[3]再输出hanoi[2]。

import java.math.BigInteger;
import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] arge) {
        int n;
        int[] hanoi = new int[3];
        BigInteger m = new BigInteger("0");
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        BigInteger[] ans = new BigInteger[105];
        BigInteger Two = new BigInteger("2");
        BigInteger One = BigInteger.ONE;
        BigInteger Zero = BigInteger.ZERO;
        ans[1] = One;
        ans[0] = Zero;
        for (int i = 2; i < 105; i++)
            ans[i] = ans[i - 1].multiply(Two).add(One);
        while (true) {
            n = in.nextInt();
            m = in.nextBigInteger();
            if (n == 0)
                break;
            for (int i = 0; i < 3; i++)
                hanoi[i] = 0;
            int a = 0, b = 1, c = 2;
            for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
                if (m.compareTo(ans[i]) <= 0) {
                    hanoi[a]++;
                    int temp = b;
                    b = c;
                    c = temp;
                } else {
                    hanoi[c]++;
                    int temp = a;
                    a = b;
                    b = temp;
                    m = m.subtract(ans[i]).subtract(One);
                }
            }
            if (n % 2 == 0)
                System.out.println(hanoi[0] + " " + hanoi[1] + " " + hanoi[2]);
            else
                System.out.println(hanoi[0] + " " + hanoi[2] + " " + hanoi[1]);
        }
    }
}


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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