洛谷P1618 三连击(升级版)进阶解法

#include<iostream>
#include<algorithm>

using namespace std;
int A, B, C, num[10] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9 };

bool is_propotion(void)
{
	return (100 * num[0] + 10 * num[1] + num[2]) * B == (100 * num[3] + 10 * num[4] + num[5]) * A && (100 * num[0] + 10 * num[1] + num[2]) * C == (100 * num[6] + 10 * num[7] + num[8]) * A;
}

void print(void)
{
	cout << num[0] << num[1] << num[2] << ' ' << num[3] << num[4] << num[5] << ' ' << num[6] << num[7] << num[8] << ' ' << endl;
}

int main()
{
	int flag = 0;
	cin >> A >> B >> C;
	for (;;)
	{
		if (4 == num[0])
			break;
		if (is_propotion())
		{
			print();
			flag = 1;
		}
		next_permutation(num, num + 9);
	}
	if (0 == flag)
		cout << "No!!!";
	return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机维路径规划项目,利用Python实现了在复杂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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