矩阵杂项

n个长度为m的整数序列,从每个序列中任意取出一个数,将这m个数相加,得到一个和。问从所有这些和里面取出前k大。


先考虑两个序列的情况,将这两个序列从大到小分别排序,然后做成矩阵,从左上到右下递减,则可以从左上角开始按斜线输出前k大,最后一层可能需要两两比较一下。更快一点的做法,输出是1,3,5,7.....等差数列,可以直接利用等差数列求和公式,快速定位到最后一层,再比较。

多个序列,参照两个序列的情况,依次处理。


一个递增矩阵,行递增,列递增,如何定位一个数的坐标。

从左下角出发,二分的思路。

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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