Codeforces Round #129 (Div. 2)

本文解析了五道与小象相关的算法题目,包括求最小值及其位置、特定区间内的数值计数、卡片颜色统计等问题,并给出了具体解题思路。

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A. Little Elephant and Rozdil

  • \(n\)个数中最小值的个数及下标。

B. Little Elephant and Sorting

  • \[\sum_{i=1}^{n-1}{max(0, a_i-a_{i+ 1})}\]

C. Little Elephant and Interval

  • 问题转化成求\([1,n]\)范围内满足题意的数的个数。
  • 假设\(n\)的位数为\(L\),当\(L \gt 2\)时,若\(x\)的位数小于\(L\),则除了首位和末位以外,其余位任意取值,即\(9\cdot 10^{i - 2}\)
    \(x\)的位数等于\(L\),那么考虑首位与\(n\)的首位大小关系,小于的情况下后面位任意取,相等情况下需要考虑\(n\)末位与首位的大小关系。

D. Little Elephant and Cards

  • 对颜色离散化后,统计每种颜色正面个数以及背面个数。
  • 注意正面颜色和背面颜色可能相同。

E. Little Elephant and Furik and Rubik

  • 假设\(a_i=b_j\),那么这对的贡献为\(min(i,j)*min(n-i+1, n-j+1)\)
  • 如果固定住位置\(i\),将\(j\)分成小于\(i\)和大于等于\(i\)两部分,就可以统计出\(i\)的所有贡献。

转载于:https://www.cnblogs.com/mcginn/p/5998364.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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