524 - Prime Ring Problem

本文介绍了一个使用回溯法解决特定数学问题的C++程序实例。该程序的目标是在给定数量的节点上寻找一条路径,使得路径上的每个节点都表示一个素数,并且相邻节点之和也为素数。文章通过递归调用实现回溯搜索,并展示了如何筛选符合条件的素数路径。

初次接触回溯法,觉得真是很好用,可以减少很多不必要的枚举。

cur变量表示进行到的当前第cur+1个数。 作为A【】的下标出现。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,vis[20],isp[100],A[30],maxn=0;
void dfs(int cur) {
    if(cur==n&&isp[A[0]+A[n-1]]){
        for(int i=0;i<n-1;i++) printf("%d ",A[i]);
        printf("%d\n",A[n-1]);
    }
    else for(int i=2;i<=n;i++)
    if(!vis[i]&& isp[i+A[cur-1]]){
        A[cur] = i;
        vis[i] = 1;
        dfs(cur+1);
        vis[i] = 0;
    }
}
void isp_2() {
    int i, j;
    for(i = 2; i != 50; i++)
    isp[i] = 1;
    for(i = 2; i != 50; i++)
    for(j = i + i; j < 50; j += i)
    isp[j] = 0;
}
int main() {
    isp_2();
    while(scanf("%d",&n)!=EOF) {
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        memset(A,0,sizeof(A));
        A[0]=1;
        if(maxn) printf("\n");
        printf("Case %d:\n",++maxn);
        dfs(1);
    }
    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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