UVa 11636 Hello World!

优化复制粘贴次数算法
本文介绍了一种通过递推公式优化复制粘贴操作次数的算法实现,旨在以最少的操作达到所需文本条数的目标。算法使用动态规划思想,通过预先计算不同目标数量所需的最小复制粘贴次数来解决该问题。
/*
  就是尽量让复制粘贴次数最少,达到需要的条数(可以只复制其中的一部分)
  递推公式   dp[j]=dp[j/2]+1;
*/

#include<stdio.h>
#include<string.h>

#define N 10001+10
int dp[N];

void solve()
{ 
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    dp[0]=0;
    dp[1]=0;
    
    for(int i=1;i<N;i=i*2)
    {
      for(int j=i+1;j<=2*i && j<N;j++)
       dp[j]=dp[i]+1;
    }
}

int main()
{
    solve();
    int n;
    int Case=1;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
      if(n<0)
       break;
      
      printf("Case %d: %d\n",Case++,dp[n]);
      
                                
    }
    
 return 0;    
} 


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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