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本文介绍了一个高效的排列组合算法实现,通过C语言展示了如何计算给定两个整数n和k的组合数,同时提供了完整的源代码及运行流程说明。

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

排列组合

 1 #include<stdio.h>
 2 #include<string.h>
 3 #include<stdlib.h>
 4 int n, k;
 5 int COM(int n, int m)
 6 {
 7     if(m > n - m) m = n - m;
 8     int i, j, res = 1;
 9     for(i = n, j = 1; i > n - m; i --)
10     {
11         res *= i;
12         for(; j <= m && res % j == 0; res /= j, j ++);
13     }
14     return res;
15 }
16 int main()
17 {
18     while(scanf("%d%d", &n, &k) != EOF)
19     {
20         if(k > n)
21         {
22             printf("0\n");
23             continue;
24         }
25         int ans = 1;
26         for(int i = n; i > n - k; i --)
27             ans *= i;
28         ans *= COM(n, k);
29         printf("%d\n", ans);
30     }
31     return 0;
32 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/CSGrandeur/p/3327081.html

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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