旅行加油问题:一个旅行者要驾车从A地到B地,A、B两地间距离为s。A、B两地之间有n个加油站,已知第i个加油站离起点A的距离为 公里,0= ,车加满油后可行驶m公里,出发之前汽车油箱为空。选择合适的加油站,使得从A地到B地沿途加油次数最少。 测试样例:打算开车从成都到拉萨,总行程2124公里,沿途有15个加油站,从第一个加油站(编号0)开始,加油站间隔的距离分别为(0,150,200,180,100,150, 160,230,80,120,90,170,130,80,190)。已知汽车加满油之后可跑500公里,选择哪几个加油站加油,使得加油次数最少。用c语言实现,并给出代码分析

时间: 2024-02-12 10:08:10 浏览: 212
RAR

汽车加油行驶问题(C语言算法设计与分析)

star4星 · 用户满意度95%
这是一个经典的贪心算法问题,我们可以采用贪心策略,每次在能到达的加油站中选取距离最远的一个加油站,这样可以保证加油次数最少。 下面是用C语言实现的代码,代码中使用了结构体来存储每个加油站的信息,包括距离起点的距离和到下一个加油站的距离。另外,代码中使用了排序算法,将加油站按照距离起点的距离从小到大排序。 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_N 100 // 最大加油站数 #define INF 0x3f3f3f3f // 无穷大 struct GasStation { int distance; // 距离起点的距离 int nextDistance; // 到下一个加油站的距离 } stations[MAX_N]; // 加油站数组 int cmp(const void* a, const void* b) { struct GasStation* s1 = (struct GasStation*)a; struct GasStation* s2 = (struct GasStation*)b; return s1->distance - s2->distance; } int main() { int s = 2124; // A、B两地间距离 int m = 500; // 车加满油后可行驶的距离 int n = 15; // 加油站数目 int i, j, k, count = 0, pos = 0; // count为加油次数,pos为当前能到达的最远距离 int flag = 0; // 是否能到达终点标志 stations[0].distance = 0; // 第一个加油站距离起点的距离为0 stations[0].nextDistance = 150; // 第一个加油站到下一个加油站的距离为150 stations[n+1].distance = s; // 最后一个加油站距离起点的距离为s for (i = 1; i <= n; i++) { stations[i].distance = stations[i-1].distance + stations[i-1].nextDistance; scanf("%d", &stations[i].nextDistance); } qsort(stations, n+1, sizeof(struct GasStation), cmp); // 按距离起点的距离从小到大排序 while (pos < s) { int maxDistance = -INF, maxIndex = -1; for (i = 1; i <= n+1; i++) { // 寻找能到达的加油站中距离最远的一个 if (stations[i].distance - pos > m) break; // 如果到下一个加油站的距离大于m,跳出循环 if (stations[i].distance > pos && stations[i].distance - pos <= m && stations[i].distance - pos > maxDistance) { maxDistance = stations[i].distance - pos; maxIndex = i; } } if (maxIndex == -1) { // 如果找不到能到达的加油站,说明无法到达终点 flag = 1; break; } count++; // 加油次数加1 pos = stations[maxIndex].distance; // 更新当前能到达的最远距离 } if (flag) printf("无法到达终点!\n"); else printf("加油次数为:%d\n", count); return 0; } ``` 代码分析: 1. 定义结构体`struct GasStation`,包含两个成员变量`distance`和`nextDistance`,分别表示距离起点的距离和到下一个加油站的距离。 2. 定义全局变量`s`表示A、B两地间距离,`m`表示车加满油后可行驶的距离,`n`表示加油站数目,`count`表示加油次数,`pos`表示当前能到达的最远距离,`flag`表示是否能到达终点的标志。 3. 定义一个长度为`n+2`的结构体数组`stations`,表示所有加油站的信息。第一个加油站的距离为0,到下一个加油站的距离为150,最后一个加油站的距离为`s`。 4. 输入每个加油站到下一个加油站的距离,并计算出每个加油站距离起点的距离。 5. 将加油站按距离起点的距离从小到大排序。 6. 使用循环寻找能到达的加油站中距离最远的一个,如果找不到能到达的加油站,说明无法到达终点,跳出循环。每找到一个加油站,就将加油次数加1,并更新当前能到达的最远距离。 7. 在循环结束后,如果`flag`为1,说明无法到达终点,输出提示信息;否则输出加油次数。 总结: 这道题目主要考察贪心算法的应用。通过每次选择距离最远的加油站,可以保证加油次数最少。在实现时,需要注意边界条件的判断,以及排序算法的使用。
阅读全文

相关推荐

zip
  分析:根据题目的意思,要使汽车加油次数最少,就必须让汽车跑的尽可能远,直到无法到达下一站的时候才加油。   设汽车加满油后最多能行驶nkm,旅途中有k个加油站,D={d1,d2,d3,d4,...dk,d(k+1)}为相邻两个加油站之间的距离的集合,d1为从出发点到第一个加油站之间的距离,d(k+1)为第k个加油站距离第k+1个加油站之间的距离。   贪心选择性质:设S={s1,s2,s3,...sn}为给汽车加过油的加油站的集合,易知有n个加油站给汽车加过油,假设S为最有解,则n为最优值n(n<=k)。   设有d1+d2+....+d(m)<=n,d1+d2+...+d(m+1)>n,则为了得到最优解,第一次给汽车加油的加油站为d(m)。若s1=d(m),则S就是一个以贪心选择开始的最优解。若汽车在第m个加油站之前已经加过油,则设S’=S-{s1}Ud(m),汽车在s1加满油后可到达s2,则在第m个加油站加满油后,汽车也毫无疑问能到达s2。也就是说S’是以贪心选择加油站dm开始的最优加油选择。由此可见,总存在以贪心选择开始的最优加油方案。   最优子结构:在做了贪心选择之后,原问题就变成了在第m个加油站到第k个加油站之间汽车加油的最少次数问题。假设能在第m个加油站到第k个加油站加更少次数的油,那么总的加油次数将小于n这与S为问题最优解相矛盾,所以每一步所做的贪心选择都将问题简化为一个更小的与原问题具有相同形式的子问题。
rar
1.问题描述 给定一个N*N 的方形网格,设其左上角为起点,坐标为(1,1),X 轴向右为正,Y 轴 向下为正,每个方格边长为1。一辆汽车从起点出发驶向右下角终点,其坐标为(N,N)。 在若干个网格交叉点处,设置了油库,可供汽车在行驶途中加油。汽车在行驶过程中应遵守 如下规则: (1)汽车只能沿网格边行驶,装满油后能行驶K 条网格边。出发时汽车已装满油,在 起点与终点处不设油库。 (2)当汽车行驶经过一条网格边时,若其X 坐标或Y 坐标减小,则应付费用B,否则 免付费用。 (3)汽车在行驶过程中遇油库则应加满油并付加油费用A。 (4)在需要时可在网格点处增设油库,并付增设油库费用C(不含加油费用A)。 (5)(1)~(4)中的各数N、K、A、B、C均为正整数。 算法设计: 求汽车从起点出发到达终点的一条所付费用最少的行驶路线。 数据输入: 输入数据。第一行是N,K,A,B,C的值,2 <= N <= 100, 2 <= K <= 10。第二行起是一个N*N 的0-1方阵,每行N 个值,至N+1行结束。方阵的第i 行第j 列处的值为1 表示在网格交叉点(i,j)处设置了一个油库,为0 时表示未设油库。 各行相邻的2 个数以空格分隔。 结果输出: 将找到的最优行驶路线所需的费用,即最小费用输出. Sample input 9 3 2 3 6 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 Sample output 12

最新推荐

recommend-type

城市配送TSP问题的LINGO求解

城市配送TSP问题,即旅行商问题(Traveling Salesman Problem),在物流行业中是一个关键的路线优化问题。随着电子商务和多样化的消费需求增长,城市配送呈现出多品种、小批量、多频次的特点,这对配送效率和成本...
recommend-type

交通安全 c或c++交通咨询系统,能让旅客咨询从任一个城市到另一个城市之间的最短路径

标题中的“交通安全 c或c++交通咨询系统”指的是一个基于C或C++编程语言开发的软件应用,该应用专门提供交通咨询服务,特别是帮助旅客查询从一个城市到另一个城市的最短路径。这种系统对于旅行者来说非常有用,因为...
recommend-type

Font Awesome图标字体库提供可缩放矢量图标,它可以被定制大小、颜色、阴影以及任何可以用CSS的样式

Font Awesome图标字体库提供可缩放矢量图标,它可以被定制大小、颜色、阴影以及任何可以用CSS的样式
recommend-type

俄罗斯RTSD数据集实现交通标志实时检测

资源摘要信息:"实时交通标志检测" 在当今社会,随着道路网络的不断扩展和汽车数量的急剧增加,交通标志的正确识别对于驾驶安全具有极其重要的意义。为了提升自动驾驶汽车或辅助驾驶系统的性能,研究者们开发了各种算法来实现实时交通标志检测。本文将详细介绍一项关于实时交通标志检测的研究工作及其相关技术和应用。 ### 俄罗斯交通标志数据集(RTSD) 俄罗斯交通标志数据集(RTSD)是专门为训练和测试交通标志识别算法而设计的数据集。数据集内容丰富,包含了大量的带标记帧、交通符号类别、实际的物理交通标志以及符号图像。具体来看,数据集提供了以下重要信息: - 179138个带标记的帧:这些帧来源于实际的道路视频,每个帧中可能包含一个或多个交通标志,每个标志都经过了精确的标注和分类。 - 156个符号类别:涵盖了俄罗斯境内常用的各种交通标志,每个类别都有对应的图像样本。 - 15630个物理符号:这些是实际存在的交通标志实物,用于训练和验证算法的准确性。 - 104358个符号图像:这是一系列经过人工标记的交通标志图片,可以用于机器学习模型的训练。 ### 实时交通标志检测模型 在该领域中,深度学习模型尤其是卷积神经网络(CNN)已经成为实现交通标志检测的关键技术。在描述中提到了使用了yolo4-tiny模型。YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测系统,YOLO4-tiny是YOLO系列的一个轻量级版本,它在保持较高准确率的同时大幅度减少计算资源的需求,适合在嵌入式设备或具有计算能力限制的环境中使用。 ### YOLO4-tiny模型的特性和优势 - **实时性**:YOLO模型能够实时检测图像中的对象,处理速度远超传统的目标检测算法。 - **准确性**:尽管是轻量级模型,YOLO4-tiny在多数情况下仍能保持较高的检测准确性。 - **易集成**:适用于各种应用,包括移动设备和嵌入式系统,易于集成到不同的项目中。 - **可扩展性**:模型可以针对特定的应用场景进行微调,提高特定类别目标的检测精度。 ### 应用场景 实时交通标志检测技术的应用范围非常广泛,包括但不限于: - 自动驾驶汽车:在自动驾驶系统中,能够实时准确地识别交通标志是保证行车安全的基础。 - 智能交通系统:交通标志的实时检测可以用于交通流量监控、违规检测等。 - 辅助驾驶系统:在辅助驾驶系统中,交通标志的自动检测可以帮助驾驶员更好地遵守交通规则,提升行驶安全。 - 车辆导航系统:通过实时识别交通标志,导航系统可以提供更加精确的路线规划和预警服务。 ### 关键技术点 - **图像处理技术**:包括图像采集、预处理、增强等步骤,为后续的识别模型提供高质量的输入。 - **深度学习技术**:利用深度学习尤其是卷积神经网络(CNN)进行特征提取和模式识别。 - **数据集构建**:构建大规模、多样化的高质量数据集对于训练准确的模型至关重要。 ### 结论 本文介绍的俄罗斯交通标志数据集以及使用YOLO4-tiny模型进行实时交通标志检测的研究工作,显示了在该领域应用最新技术的可能性。随着计算机视觉技术的不断进步,实时交通标志检测算法将变得更加准确和高效,进一步推动自动驾驶和智能交通的发展。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

预测区间与置信区间:机器学习中的差异与联系

# 1. 机器学习中的统计基础 在当今数据驱动的时代,机器学习已经成为了理解大数据的关键途径。在这一章节中,我们将探索机器学习与统计学之间密不可分的关系,重点介绍统计学在机器学习中的核心地位及其应用。我们将从最基本的统计概念入手,为读者建立起机器学习中的统计基础。 ## 1.1 统计学的核心概念 统计学为我们提供了一套强大的工具,用以描述、分析以及从数据中得出结论。核心概念包括均值、方差、标准差等描述性统计指标,它们是理解数据集基本特征的关键。 ## 1.2 统计推断基础 统计推断是建立在概率论基础上的,允许我们在有限的数据样本上做出关于整体的结论。我们将解释置信区间和假设检验等基本概念
recommend-type

基于KNN通过摄像头实现0-9的识别python代码

基于KNN(K-Nearest Neighbors,最近邻算法)实现摄像头实时抓取图像并识别0-9数字的Python代码需要几个步骤,包括数据预处理、训练模型和实际应用。这里是一个简化版本的示例: ```python # 导入必要的库 import cv2 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np # 数据预处理:假设你已经有一个包含手写数字的训练集 # 这里只是一个简化的例子,实际情况下你需要一个完整的图像数据集 # X_train (特征矩阵) 和 y_train (标签) X_train
recommend-type

易语言开发的文件批量改名工具使用Ex_Dui美化界面

资源摘要信息:"文件批量改名工具-易语言"是一个专门用于批量修改文件名的软件工具,它采用的编程语言是“易语言”,该语言是为中文用户设计的,其特点是使用中文作为编程关键字,使得中文用户能够更加容易地编写程序代码。该工具在用户界面上使用了Ex_Dui库进行美化,Ex_Dui是一个基于易语言开发的UI界面库,能够让开发的应用程序界面更美观、更具有现代感,增加了用户体验的舒适度。 【易语言知识点】: 易语言是一种简单易学的编程语言,特别适合没有编程基础的初学者。它采用了全中文的关键字和语法结构,支持面向对象的编程方式。易语言支持Windows平台的应用开发,并且可以轻松调用Windows API,实现复杂的功能。易语言的开发环境提供了丰富的组件和模块,使得开发各种应用程序变得更加高效。 【Ex_Dui知识点】: Ex_Dui是一个专为易语言设计的UI(用户界面)库,它为易语言开发的应用程序提供了大量的预制控件和风格,允许开发者快速地制作出外观漂亮、操作流畅的界面。使用Ex_Dui库可以避免编写繁琐的界面绘制代码,提高开发效率,同时使得最终的软件产品能够更加吸引用户。 【开源大赛知识点】: 2019开源大赛(第四届)是指在2019年举行的第四届开源软件开发竞赛活动。这类活动通常由开源社区或相关组织举办,旨在鼓励开发者贡献开源项目,推广开源文化和技术交流,提高软件开发的透明度和协作性。参与开源大赛的作品往往需要遵循开放源代码的许可协议,允许其他开发者自由使用、修改和分发代码。 【压缩包子文件的文件名称列表知识点】: 文件名称列表中包含了几个关键文件: - libexdui.dll:这显然是一个动态链接库文件,即DLL文件,它是由Ex_Dui库提供的,用于提供程序运行时所需的库函数和资源。DLL文件可以让程序调用相应的函数,实现特定的功能。 - 文件批量改名工具.e:这可能是易语言编写的主程序文件,带有.e扩展名,表明它是一个易语言源代码文件。 - Default.ext:这个文件名没有给出具体扩展名,可能是一个配置文件或默认设置文件,用户可以通过修改它来自定义软件的行为。 - Source:这可能是一个包含易语言源代码的目录,里面应该包含了文件批量改名工具的源代码,供开发者阅读和学习。 - Res:这个目录通常用于存放资源文件,如图形、声音等。在易语言项目中,Res目录下可能存放了程序运行所需的各种资源文件。 通过对标题、描述、标签以及文件名列表的分析,我们可以了解到这款文件批量改名工具采用了易语言编程,并且界面通过Ex_Dui库进行美化。它可能被提交到了2019年第四届开源大赛中,是开发者为用户提供的一个实用工具,用于提高处理文件时的效率。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【机器学习预测区间入门】:从概念到实现

![【机器学习预测区间入门】:从概念到实现](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6158c68b161eeaac6798855e68661dc2.png) # 1. 机器学习预测区间的概念理解 在数据科学和机器学习中,预测区间是衡量模型预测不确定性和精确性的重要工具。**预测区间**是一个围绕预测值的范围,它提供了一个概率区间,旨在包含未来观测值的概率,表明模型预测的可信度。 预测区间的概念易于理解,比如在天气预报中,预报员会给出一个温度预测范围,而不是单一的数字,这个范围就是一种预测区间。它表明了在一定置信水平下,未来观测值可能落在的区间内。