A - 一个人的旅行 HDU - 2066

本文介绍了一个使用C++实现的最短路径算法程序。该程序能够处理带权图,并找到从指定起点到所有其他顶点的最短路径。通过读取输入数据定义图的结构与权重,利用动态规划思想更新最短路径,适用于解决实际问题。

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<cstdlib>
#include<cctype>
#include<cstring>
#include<iostream>
using namespace std;
const int maxn=1001;
int cost[maxn][maxn];
int d[maxn];
bool used[maxn];
int maxn1=-1;
const int INF=0x3f3f3f3f;//int类型最大值的一班还少一些
void work(int s)
{
    fill(d,d+maxn1+1,INF);
    fill(used,used+maxn1+1,false);
    d[s]=0;
    while(true)
    {
        int v=-1;
        for(int u=0; u<=maxn1; u++)
            if(!used[u]&&(v==-1||d[u]<d[v]))
                v=u;
        if(v==-1)
            break;
        used[v]=true;
        for(int u=0; u<=maxn1; u++)
            d[u]=min(d[u],d[v]+cost[v][u]);
    }
}
int main()
{
    int T,S,D;
    int a,b,t;
    int s;
    int dd;
    int minn=0x3f3f3f3f;
    while(~scanf("%d%d%d",&T,&S,&D))
    {
        minn=0x3f3f3f3f;
        for(int i=0; i<=1000; i++)
            for(int j=0; j<=1000; j++)
                    cost[i][j]=0x3f3f3f3f;
        for(int i=0; i<T; i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&t);
            if(cost[a][b]>t)//处理重边
            {cost[a][b]=t;
            cost[b][a]=t;}
            maxn1=max(maxn1,max(a,b));
        }
        for(int i=0; i<=maxn1; i++)
            for(int j=0; j<=maxn1; j++)
                if(!cost[i][j])
                    cost[i][j]=0x3f3f3f3f;
        for(int i=0; i<S; i++)
        {
            scanf("%d",&s);
            cost[0][s]=0;
            cost[s][0]=0;
        }
        work(0);
        for(int i=0; i<D; i++)
        {
            scanf("%d",&dd);
            minn=min(minn,d[dd]);
        }

        printf("%d\n",minn);
    }
    return 0;
}
 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的工神经网络(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。; 适合群:具备一定机器学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器控制、运动学六自由度机械臂ANN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、科研员及工程技术员。; 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。
HDU 2034 是一道经典的 A-B Problem 题目,通常涉及简单的数学运算或者字符串处理逻辑。以下是对此类问题的分析以及可能的解决方法。 ### HDU 2034 的题目概述 该题目要求计算两个数之间的差值 \(A - B\) 并输出结果。需要注意的是,输入数据可能存在多种情况,因此程序需要能够适应不同的边界条件和特殊情况[^1]。 #### 输入描述 - 多组测试数据。 - 每组测试数据包含两行,分别表示整数 \(A\) 和 \(B\)。 #### 输出描述 对于每组测试数据,输出一行表示 \(A - B\) 的结果。 --- ### 解决方案 此类问题的核心在于正确读取多组输入并执行减法操作。以下是实现此功能的一种常见方式: ```python while True: try: a = int(input()) b = int(input()) print(a - b) except EOFError: break ``` 上述代码片段通过循环不断接收输入直到遇到文件结束符 (EOF),适用于批量处理多组测试数据的情况。 --- ### 特殊考虑事项 尽管基本思路简单明了,在实际编码过程中仍需注意以下几点: 1. **大数值支持**:如果题目中的 \(A\) 或 \(B\) 可能非常大,则应选用可以容纳高精度的数据类型来存储这些变量。 2. **负数处理**:当 \(B>A\) 导致结果为负时,确保程序不会因符号错误而失效。 3. **异常捕获**:为了防止运行期间由于非法字符或其他意外状况引发崩溃,建议加入必要的错误检测机制。 --- ### 示例解释 假设给定如下样例输入: ``` 5 3 7 2 ``` 按照以上算法流程依次完成各步操作后得到的结果应当分别为 `2` 和 `5`。 ---
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