SDKD TeamContest F(2014上海全国邀请赛)

本文分享了作者在ACM竞赛中的实战经验,包括对A、C、F、J四题的理解与解决方法,如通过排序解决管子和珍珠的问题、采用动态规划处理裂缝数字和最小化、函数系数替换及字符串大小比较等。

这次对内组队赛一共斩获3题,A、F、J

C题wcr给我剧透了一下题意之后写了出来,但是到最后也没判出来,结果WA,在HDOJ上WA了一次之后成功AC

总的来说,我负责的A题其实很水,由于我的判断失误,导致了WA了4次才A,F题有一些细节一开始也没有考虑到,J题题意理解的也有问题。

A题:

题意: Tom给出n个管子,每个管子里有若干个珍珠,给出一个整数K;问是否可以通过向管子里添加K的整数倍的珍珠,并重新排序后,使得第i个管子里有i个珍珠。

算法: 将数组排序后,对每个数1~n,查找是否有一个还未用的管子,里面的珍珠可以通过如题意中那样添加珍珠,使得里面珍珠有i个。  一旦与任何一个数没有可以匹配的管子,就算TOM赢,否则JERRY赢。

C题:

题意:  这道题说的挺不好理解的,实质就是说在每一行选择一个数,相邻两行选择的两个数的列数不能相差超过1(即所谓的8连通)(这样才能形成一条裂缝)

然后就是使得这条“裂缝”上的数字只和最小,如果有同样小的多条裂缝,选择最右边的一条。

算法: 比较基础的DP,关键在于路径的还原。初学DP说一下我的感受,所谓递推法我认为就是由已知条件推未知条件,通过循环推出最优解。dp的关键是写状态方程,还有个关键点是要搞清楚影响决策的因素是什么,然后就枚举什么。

言归正传,上面说了关键是路径还原,可以从下向上,找出等于最优解且与之8连通的列(当然有可能有多个符合的解,找最右边的,为什么可以这样呢,我认为是因为dp本来就是一个递推的过程,所以找到了最底层的最优解之后,减去每层的解就是上一层的最优解。


F题 :给出一个函数的一系列系数,让你用p、q、r、u、v、w来替换一些东西,组成一个新的函数。

算法: 该题的关键是注意所给系数可能取到一些特殊的数字,比如1、-1、0; 这时1和-1要变成+、- 而不能再保留数字,还有就是0的情况,都是0或者不都是0时。。。主要是注意一些细节,由此也可以看出,我们的思维还是不够严密,贸然写题、交题,导致罚时很多。


J题: 一开始这道题的题意理解有误。实质就是比较字符串的大小,但是最后一句话没有理解好,关键是第二个字符,如果一样的话比较日期时需要比较最后一个字符,如果不一样就不需要比较最后一个字符。

算法: 略

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
根据你提供的库文件列表: ``` libaubo_sdk.so librobot_proxy.so libstdc++.so.6 ``` 你已经拥有 **Aubo SDK 的共享库文件**(`.so`),现在我们需要确保 CMake 能正确找到这些库文件和头文件。 --- ### ✅ 假设你的 SDK 结构如下: ``` ~/aubo_sdk-0.26.0-rc.1-Linux_x86_64+ce93216/ ├── include/ # 头文件目录 │ └── aubo_sdk.h # 示例头文件 ├── lib/ │ ├── libaubo_sdk.so # 主库文件 │ └── librobot_proxy.so # 依赖库 ``` --- ## ✅ 步骤 1:设置 `FindAuboSDK.cmake` 创建文件:`cmake/FindAuboSDK.cmake`(放在项目根目录下) ```cmake # cmake/FindAuboSDK.cmake # 查找头文件 find_path(AUBO_SDK_INCLUDE_DIR NAMES aubo_sdk.h HINTS ~/aubo_sdk-0.26.0-rc.1-Linux_x86_64+ce93216/include /usr/local/include/aubo_sdk /opt/aubo_sdk/include ) # 查找主库文件 find_library(AUBO_SDK_LIBRARY NAMES aubo_sdk HINTS ~/aubo_sdk-0.26.0-rc.1-Linux_x86_64+ce93216/lib /usr/local/lib /opt/aubo_sdk/lib ) # 查找依赖库 find_library(AUBO_SDK_DEPENDENCY NAMES robot_proxy HINTS ~/aubo_sdk-0.26.0-rc.1-Linux_x86_64+ce93216/lib /usr/local/lib /opt/aubo_sdk/lib ) # 检查是否找到 include(FindPackageHandleStandardArgs) find_package_handle_standard_args(AuboSDK REQUIRED_VARS AUBO_SDK_LIBRARY AUBO_SDK_INCLUDE_DIR ) # 设置输出变量 if(AUBO_SDK_FOUND) set(AUBO_SDK_LIBRARIES ${AUBO_SDK_LIBRARY} ${AUBO_SDK_DEPENDENCY}) set(AUBO_SDK_INCLUDE_DIRS ${AUBO_SDK_INCLUDE_DIR}) endif() ``` --- ## ✅ 步骤 2:在 `CMakeLists.txt` 中启用查找模块 在 `CMakeLists.txt` 文件顶部添加: ```cmake list(APPEND CMAKE_MODULE_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/cmake) ``` 然后使用: ```cmake find_package(AuboSDK REQUIRED) message(STATUS "Found Aubo SDK include dir: ${AUBO_SDK_INCLUDE_DIRS}") message(STATUS "Found Aubo SDK libraries: ${AUBO_SDK_LIBRARIES}") ``` 并在目标链接时使用: ```cmake target_link_libraries(example_state ${AUBO_SDK_LIBRARIES} ${CMAKE_THREAD_LIBS_INIT} ) ``` --- ## ✅ 步骤 3:确保头文件存在 请确认你 SDK 的 `include` 目录中确实有头文件,例如: ``` ~/aubo_sdk-0.26.0-rc.1-Linux_x86_64+ce93216/include/aubo_sdk.h ``` 如果没有这个文件,请确认你是否下载了正确的 SDK 版本或联系官方支持获取头文件。 --- ## ✅ 步骤 4:清理并重新构建项目 ```bash cd ~/mytest/gripper_ws rm -rf build devel catkin_make ``` --- ## ✅ 额外建议:设置环境变量(可选) 你可以将库路径加入 `LD_LIBRARY_PATH`,避免运行时报找不到 `.so` 文件: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=~/aubo_sdk-0.26.0-rc.1-Linux_x86_64+ce93216/lib:$LD_LIBRARY_PATH ``` --- ### ✅ 成功输出示例 如果一切顺利,你应该看到类似输出: ``` -- Found Aubo SDK include dir: /home/robot-nanjing/aubo_sdk-0.26.0-rc.1-Linux_x86_64+ce93216/include -- Found Aubo SDK libraries: /home/robot-nanjing/aubo_sdk-0.26.0-rc.1-Linux_x86_64+ce93216/lib/libaubo_sdk.so;/home/robot-nanjing/aubo_sdk-0.26.0-rc.1-Linux_x86_64+ce93216/lib/librobot_proxy.so -- Configuring done -- Generating done -- Build files have been written to: /home/robot-nanjing/mytest/gripper_ws/build [100%] Built target example_state ``` --- ###
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