Catch That Cow POJ - 3278 BFS+队列(入门)

Farmer John has been informed of the location of a fugitive cow and wants to catch her immediately. He starts at a point N (0 ≤ N ≤ 100,000) on a number line and the cow is at a point K (0 ≤ K ≤ 100,000) on the same number line. Farmer John has two modes of transportation: walking and teleporting.

  • Walking: FJ can move from any point X to the points X - 1 or X + 1 in a single minute

  • Teleporting: FJ can move from any point X to the point 2 × X in a single minute.
    If the cow, unaware of its pursuit, does not move at all, how long does it take for Farmer John to retrieve it?
    Input
    Line 1: Two space-separated integers: N and K
    Output
    Line 1: The least amount of time, in minutes, it takes for Farmer John to catch the fugitive cow.
    Sample Input
    5 17
    Sample Output
    4
    Hint
    The fastest way for Farmer John to reach the fugitive cow is to move along the following path: 5-10-9-18-17, which takes 4 minutes.
    题目大意:
    John想要抓牛
    开始输入N K。
    N为John的初始位置。
    K为奶牛的位置。
    求抓到奶牛所用的最短时间。

                     John有三种移动方法:    1、向前走一步,耗时一分钟。
    
                                            2、向后走一步,耗时一分钟。
    
                                            3、向前移动到当前位置的两倍,耗时一分钟。
    

    思路:
    1、如果John不在奶牛的后面,那么他只能向后移动,直到抓到奶牛。即N>=K时,输出N-K即可。
    2、如果John在奶牛的后面,就按照上述的三种方法移动,直至抓到奶牛。(这里就用到了bfs和队列)

BFS的思想:

		1.从初始状态S开始,利用规则,生成下一层的状态。
		2.顺序检查下一层的所有状态,看是否出现目标状态G。否则就对该层所有状态节点,分别利用规则。生成再下一层的所有状   态节点。
		3.继续按上面思想生成再下一层的所有状态节点,这样一层一层往下展开。直到出现目标状态为止。
		   按层次的顺序来遍历搜索树

BFS框架

通常用队列(先进先出,FIFO)实现

		初始化队列Q.
		Q={起点s}; 标记s为己访问;
		while (Q非空) {
			取Q队首元素u;
			u出队;
			if (u == 目标状态) {…}
			所有与u相邻且未被访问的点进入队列;
			标记u为已访问;
		}

完整代码

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;

const int N = 200100;
int n, k;
struct node
{
    int x, step;
};
queue<node> Q;
int vis[N];

void BFS()
{
    int X, STEP;
    while(!Q.empty())
    {
        node w2= Q.front();
        Q.pop();
		X = w2.x;
		STEP = w2.step;
        if(X == k)
        {
            printf("%d\n",STEP);
            return ;
        }
        if(X >= 1 && vis[X - 1]==0)
        {
            node w3;
            vis[X - 1] = 1;
            w3.x = X - 1;
            w3.step = STEP + 1;
            Q.push(w3);
        }
        if(X <= k && vis[X + 1]==0)
        {
            node w3;
            vis[X + 1] = 1;
            w3.x = X + 1;
            w3.step = STEP + 1;
            Q.push(w3);
        }
        if(X <= k && vis[X * 2]==0)
        {
            node w3;
            vis[X * 2] = 1;
            w3.x = 2 * X;
            w3.step = STEP + 1;
            Q.push(w3);
        }
    }
}

int main()
{
    while(scanf("%d%d",&n,&k)!=EOF)
    {
        while(!Q.empty())
            Q.pop();
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        vis[n] = 1;
        node w1;
        w1.x = n;
        w1.step = 0;
        Q.push(w1);
		BFS();
    }
    return 0;
}
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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