杭电 2018 母牛的故事

本文通过编程解决了一个经典的母牛繁殖问题,每头母牛从第四个年头开始每年生一头小母牛,通过递推公式F[n]=F[n-1]+F[n-3]计算第n年母牛总数。

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母牛的故事

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Problem Description

有一头母牛,它每年年初生一头小母牛。每头小母牛从第四个年头开始,每年年初也生一头小母牛。请编程实现在第n年的时候,共有多少头母牛?

 

 

Input

输入数据由多个测试实例组成,每个测试实例占一行,包括一个整数n(0<n<55),n的含义如题目中描述。
n=0表示输入数据的结束,不做处理。

 

 

Output

对于每个测试实例,输出在第n年的时候母牛的数量。
每个输出占一行。

 

 

Sample Input

2
4
5
0

 

 

Sample Output

2
4
6


 

 

 

     这道题是斐波那契的延伸,为什么这么说,因为它也叫兔子数列,可以说之为兔子的故事,不过兔子是三月生一胎,求月份;这里母牛是四年生一胎,求年份。仔细想想就不难得到递推公式F[n]=F[n-1]+F[n-3]。

 

 

 

 

 

 

代码如下:

#include<stdio.h>

int main()

{

   int n,i,f[56];

   

   while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n!=0)

   {f[1]=1;f[2]=2;f[3]=3;

       if(n>=1&&n<=3)

       printf("%d\n",f[n]);   

       else

       {

           for(i=4;i<=n;i++)

                f[i]=f[i-1]+f[i-3];   

           printf("%d\n",f[n]);

 

       }

       

    }

   return 0;

}

 


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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