青蛙的约会

这是一个关于两只青蛙在圆形路径上相遇的编程问题。通过扩展欧几里得算法来确定它们何时能在同一位置相遇。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/10755/origin

题目:两只青蛙在网上相识了,它们聊得很开心,于是觉得很有必要见一面。它们很高兴地发现它们住在同一条纬度线上,于是它们约定各自朝西跳,直到碰面为止。可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情,既没有问清楚对方的特征,也没有约定见面的具体位置。不过青蛙们都是很乐观的,它们觉得只要一直朝着某个方向跳下去,总能碰到对方的。但是除非这两只青蛙在同一时间跳到同一点上,不然是永远都不可能碰面的。为了帮助这两只乐观的青蛙,你被要求写一个程序来判断这两只青蛙是否能够碰面,会在什么时候碰面。
我们把这两只青蛙分别叫做青蛙A和青蛙B,并且规定纬度线上东经0度处为原点,由东往西为正方向,单位长度1米,这样我们就得到了一条首尾相接的数轴。设青蛙A的出发点坐标是x,青蛙B的出发点坐标是y。青蛙A一次能跳m米,青蛙B一次能跳n米,两只青蛙跳一次所花费的时间相同。纬度线总长L米。现在要你求出它们跳了几次以后才会碰面。

题意:有一个圆圈,上面有两只蛤蟆,沿着同一个方向跳动,给了他们的起点位置,跳跃的步长,圆圈的长度。求相遇的时间。

分析:这是一道经典的扩展欧几里得算法题。即求解ax+by=c的一个特解的问题。需要再了解欧几里得算法后解决。

题解:
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <stack>
#include <vector>
#include <map>
#include <string>
#include <cstring>
#include <functional>
#include <cmath>
#include <cctype>
#include <cfloat>
#include <climits>
#include <complex>
#include <deque>
#include <list>
#include <set>
#include <utility>
using namespace std;

__int64 exgcd(__int64 a,__int64 b,__int64 &x,__int64&y)
{
	if(b==0){
		x=1;y=0;
		return a;
	}
	__int64 d=exgcd(b,a%b,x,y);
	__int64 temp=x;
	x=y;
	y=temp-a/b*y;
	return d;
}

int main()
{
	//freopen("in.txt","r",stdin);
	__int64 x,y,m,n,l,x0,y0;
	scanf("%lld %lld %lld %lld %lld",&x,&y,&m,&n,&l);
	__int64 gc=exgcd(n-m,l,x0,y0);
	if((x-y)%gc!=0)
	{
		printf("Impossible\n");
		return 0;
	}
	x0*=(x-y)/gc;
	__int64 dx=l/gc;
	if(x0>=0)
		x0%=dx;
	else
		while(x0<0)
			x0+=dx;
	printf("%lld\n",x0);
	//cout<<(x-y)%gc<<endl;
	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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