1592 - Database

本文介绍了一个使用C++解决特定问题的竞赛编程实例。通过字符串到整数的映射及二元组比较的方法,实现了对输入数据的有效处理,并判断是否存在特定的匹配条件。此方案虽非最优,但为初学者提供了实用的学习案例。

初学C++。。。代码不是那么优美,速度也不是那么快~~~擦着uva的限制时间过的,仅供参考~~

我是将每个字符串映射成一个整数保存在数组里,然后再将二元整数组映射成一个(A串.B串)的形式,我看网上大神都用的结构体,肯定比我这个方法好~~

注意映射的时候,没次扫描完一排二元组之后要清空映射。不然会发生这样的情况:

这一排二元组和上一排二元组中的某个重复


#include<iostream>

#include<algorithm>
#include<map>
#include<string>
#include<vector>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
#define BIF 100000
map <string,int> ID;
map<string,int> QQ;
int a[12100][20];
string str(int c,int d){
    int kase=0,e[20],f[20];
    string gg;
    while(c){
        e[kase++]=c%10;
        c=c/10;
    }
    for(int i=kase-1;i>=0;i--)
       gg+=e[i]+'0';
       gg+='.';
       kase=0;
    while(d){
        f[kase++]=d%10;
        d=d/10;
    }
    for(int i=kase-1;i>=0;i--)
        gg+=f[i]+'0';
    return gg;
}
int main(){
    int n,m;
    string s;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
        int kase=1;
            char c=getchar();//du qu shu ru n,m shi liu xia de'\n'
        for(int i=1;i<=n;i++){
            int maxn=1;
            while(1){
                c=getchar();
                if(c==',') {
                    if(ID.count(s))  {a[i][maxn]=ID[s];}
                    else { a[i][maxn]=ID[s]=kase++;  }
                    s.clear();
                    maxn++;
                }
                else if(c=='\n'||c=='\r'){
                    if(ID.count(s))  {a[i][maxn]=ID[s];}
                    else { a[i][maxn]=ID[s]=kase++; }
                    s.clear();
                    break;
                    maxn++;
                }
                else  s+=c;
            }
        }
        int maxn=1,ans=0,r1=0,r2=0,c1,c2;
        for(int i=1;i<=m;i++)
            for(int j=i+1;j<=m;j++){
                for(int x=1;x<=n;x++){
                    if(QQ.count(str(a[x][i],a[x][j])))  {
                        r2=x;c1=i;c2=j;ans=1;goto loop;
                    }
                    else
                        QQ[str(a[x][i],a[x][j])]=maxn++;
            }
            QQ.clear();
            }
            loop://为了节省时间。。。
            if(ans==0)
                printf("YES\n");
            else{
                    QQ.clear();
                    for(int i=r2;i>=1;i--){
                if(QQ.count(str(a[i][c1],a[i][c2])))
                   { r1=i; break; }
                else
                    QQ[str(a[i][c1],a[i][c2])]=maxn++;
            }
                printf("NO\n%d %d\n%d %d\n",r1,r2,c1,c2);
            }
            QQ.clear();
            ID.clear();
    }
    return 0;
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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