POJ 1182-eat

简单的并查集的应用,经典题目:

{ Author:wzx961008
 Problem:POJ 1182-eat
 Verdict:Accepted
 Language:PASCAL
 Run Time:0.188s
 AC Date:2011-4-19
}
var i,n,k,d,x,y,ans,gx,fx,gy,fy:longint;
    f,g:array[1..50000]of longint;
function find(i:longint):longint;
begin
 if f[i]<>i then f[i]:=find(f[i]);
 exit(f[i]);
end;
function getrel(i:longint):longint;
begin
 if f[i]<>i then g[i]:=(getrel(f[i])+g[i]) mod 3;
 exit(g[i]);
end;
begin
 readln(n,k);
 for i:=1 to n do f[i]:=i;
 for i:=1 to k do begin
  readln(d,x,y); dec(d);
  if (x>n)or(y>n) then begin inc(ans); continue; end;
  gx:=getrel(x); fx:=find(x); gy:=getrel(y); fy:=find(y);
  if fx<>fy then begin
   f[fx]:=fy;
   g[fx]:=(d-gx+gy+3) mod 3;
  end else if (gx-gy+3) mod 3<>d then inc(ans);
 end;
 writeln(ans);
end.
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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