Tyvj1079

本文介绍了一个特定场景下的最优路径寻找算法。通过对一个特殊三角形数字矩阵的分析,文章提出了一种从起点到终点的路径选择策略,确保路径上的数字之和最大。该策略包括在上半部分沿着最右侧移动,在下半部分则采用动态规划方法来确定每一步的最佳选择。

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题目链接

分析:
我仔细看了一下
要想要通过(n/2,n/2),
那么在行数<=n/2的地方,我们就只能靠着最右边走
在编号>n/2的行中,就相当于一个数字三角形
因为我们只能向正下和向左下走,
所以列数 < n/2的数字就没什么用了
这里写图片描述

这里写代码片
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>

using namespace std;

const int INF=0x33333333;
int n,m;
int a[30][30],ans,f[30][30];

void doit()
{
    int i,j;
    f[m][m]=a[m][m];
    for (i=1;i<m;i++)
        ans+=a[i][i];
    for (i=m+1;i<=n;i++)
        for (j=m;j<=i;j++)
            f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-1])+a[i][j];
    int mx=-INF;
    for (i=m;i<=n;i++) mx=max(mx,f[n][i]);
    ans+=mx;
    printf("%d",ans);
}

int main()
{
    scanf("%d",&n);
    memset(a,-0x33,sizeof(a));
    for (int i=1;i<=n;i++)
        for (int j=1;j<=i;j++)
            scanf("%d",&a[i][j]);
    m=n/2;
    doit();
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/wutongtong3117/p/7673289.html

内容概要:本文详细探讨了基于阻尼连续可调减振器(CDC)的半主动悬架系统的控制策略。首先建立了CDC减振器的动力学模型,验证了其阻尼特性,并通过实验确认了模型的准确性。接着,搭建了1/4车辆悬架模型,分析了不同阻尼系数对悬架性能的影响。随后,引入了PID、自适应模糊PID和模糊-PID并联三种控制策略,通过仿真比较它们的性能提升效果。研究表明,模糊-PID并联控制能最优地提升悬架综合性能,在平顺性和稳定性间取得最佳平衡。此外,还深入分析了CDC减振器的特性,优化了控制策略,并进行了系统级验证。 适用人群:从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是对车辆悬架系统和控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标:①适用于研究和开发基于CDC减振器的半主动悬架系统的工程师;②帮助理解不同控制策略(如PID、模糊PID、模糊-PID并联)在悬架系统中的应用及其性能差异;③为优化车辆行驶舒适性和稳定性提供理论依据和技术支持。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学模型和仿真代码,还通过实验数据验证了模型的准确性。对于希望深入了解CDC减振器工作原理及其控制策略的读者来说,本文是一份极具价值的参考资料。同时,文中还介绍了多种控制策略的具体实现方法及其优缺点,为后续的研究和实际应用提供了有益的借鉴。
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