1605 - Building for UN

使用紫书方法排列国家与子问题的有趣算法实现
本文介绍了紫书上提出的一种创新方法,通过此方法可以生成满足特定条件的国家与子排列。文章提供了具体的C++代码实现,通过打印输出展示其效果。读者可以尝试运行代码并验证其正确性。

这道题紫书上给出了一个很有趣的方法,按照这种规则排出的大楼一定能够满足任意两个不同的国家有一对相邻的格子(要么是同层中有公共边的格子,要么是相邻层的同一个格子) 至于证明我实在证明不了,只能确定它一定是成立的,读者不妨尝试着打印出来看看

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n;
int a[100] = {65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122};
int main(){
    int ans = 0;
    while(~scanf("%d",&n)){
        printf("2 %d %d\n",n,n);
        for(int i=0;i<n;i++){
            for(int j=0;j<n;j++){
                printf("%c",(char)a[i]);
            }
            printf("\n");
        } printf("\n");
        for(int i=0;i<n;i++){
            for(int j=0;j<n;j++){
                printf("%c",(char)a[j]);
            }
            printf("\n");
        }
        if(ans) printf("\n");
        else ans = 1;
    }
    return 0;
}


内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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