Uva-118-Mutant Flatworld Explorers

本文介绍了一个简单的迷宫导航模拟程序,通过解析一系列指令来控制一个机器人在迷宫中移动。该程序使用C语言实现,并考虑了边界检测及丢失状态标记。

简单的模拟题,就是给你一系列指令,然后进行模拟操作。

代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#define MAX 10001
bool lost[MAX][MAX];
int n,m,sx,sy,pos;
char s[4];
int movey[4]={1,0,-1,0},movex[4]={0,1,0,-1};
int GetPos(char op)
{
    switch(op)
    {
	case 'N':return 0;
	case 'E':return 1;
	case 'S':return 2;
	case 'W': return 3;
    }
}
bool islost(int x,int y)
{
    if(x<0||y<0||x>n||y>m)
	return true;
    return false;
}
char GetS(int pos)
{
    switch(pos)
    {
	case 0:return 'N';
	case 1:return 'E';
	case 2:return 'S';
	case 3:return 'W';
    }
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    memset(lost,0,sizeof(lost));
    while(scanf("%d%d%s",&sx,&sy,&s)!=EOF)
    {
	pos=GetPos(s[0]);
	char str[MAX];
	scanf("%s",str);
	int flag=0;
	for(int i=0;i<strlen(str);i++)
	{
	    if(str[i]=='F')
	    {
		if(islost(sx+movex[pos],sy+movey[pos]))
		{
		    if(lost[sx][sy])
			continue;
		    else
		    {
			lost[sx][sy]=1;
			flag=1;
			break;
		    }
		}
		sx+=movex[pos];
		sy+=movey[pos];
	    }
	    else if(str[i]=='R')
		pos=(pos+4+1)%4;
	    else
		pos=(pos+4-1)%4;
	}
	printf("%d %d",sx,sy);
	printf(" %c",GetS(pos));
	if(flag)
	    printf(" LOST");
	printf("\n");
    }
    return 0;
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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