给出以下问题的伪代码。问题描述:一种新型的防卫导弹可截击多个攻击导弹。它可以向前飞行,也可以用很快的速度向下飞行,以截击进攻导弹,但不可以向后或向上飞行。防卫导弹的缺点是,尽管它发射时可以达到任意高度,但它只能截击比它上次截击导弹时所处高度低或者高度相同的导弹。现对这种新型防卫导弹进行测试,在每一次测试中,发射一系列的测试导弹(这些导弹发射的间隔时间固定,飞行速度相同),该防卫导弹所能获得的信息包括各进攻导弹的高度以及它们的发射次序。 算法设计:现要求编写程序,求在每次测试中,该防卫导弹最多能截击的进攻导弹数量,一个导弹能被截击应满足下列两个条件之一: 1)它是该次测试中第一个被防卫导弹截击的导弹。 2)它是在上一次被截击导弹的发射后发射,且高度不大于上一次被截击导弹的高度的导弹。
时间: 2024-02-19 14:00:24 浏览: 20
很好,以下是伪代码实现:
```
1. 读取测试数据:导弹高度和发射次序
2. 初始化最大截击数为0,上次截击高度为0
3. 对于每一个导弹,判断是否可以被截击:
a. 如果是第一个导弹或者高度不大于上次截击导弹的高度,将最大截击数加1,并更新上次截击高度为当前导弹高度
b. 否则,继续判断下一个导弹
4. 输出最大截击数
5. 重复步骤1-4,直到测试数据读取完毕
```
注意:此伪代码中并未考虑防卫导弹不能向后或向上飞行的限制条件,因为该限制条件并不影响截击的判断。
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```
function twoColorable(G):
for each vertex v in G:
v.color = null
for each vertex v in G:
if v.color == null:
if not colorVertex(v, 1):
return false
return true
function colorVertex(v, c):
v.color = c
for each neighbor u of v:
if u.color == c:
return false
if u.color == null and not colorVertex(u, -c):
return false
return true
```
该算法首先将图中所有节点的颜色初始化为null,然后对于每个节点,如果它还没有被着色,就用颜色1对它进行着色,并递归地对它的邻居节点进行染色。如果染色过程中出现了两个相邻节点颜色相同的情况,就返回false表示无法用两种颜色对图进行着色。如果所有节点都被成功着色,就返回true表示可以用两种颜色对图进行着色。
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贪心法是一种求解最优化问题的常用方法,它在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,以期达到全局最优。贪心法在求解问题时通常不会考虑到全局的情况,只考虑当前状态下的最优解,因此贪心法并不能保证得到全局最优解。但是贪心法具有高效性和简单性的优点,在求解某些问题时,其结果已经足够优秀,因此被广泛应用。
以下是基于最近邻点策略采用贪心法求解 TSP 问题的伪代码:
1. 选择一个起点,将其作为当前点
2. 初始化已访问点集合为{起点}
3. 初始化路径为起点
4. 当已访问点集合的大小小于总点数时,执行以下循环:
a. 从当前点出发,选择未访问过的与当前点距离最近的点,将其加入已访问点集合中
b. 将该点加入路径中,成为当前点
5. 将最后一个点与起点相连,形成回路
该算法的核心是选择距离当前点最近的未访问点,因此需要计算每个点到当前点的距离,并选择距离最近的点作为下一个访问点。由于该算法的时间复杂度与点数的平方成正比,因此在点数较大时,该算法的效率会受到限制。
需要注意的是,该算法并不保证得到最优解,因为它只考虑了当前状态下的最优解,而没有考虑到全局的情况。但是在实际应用中,该算法已经足够优秀,并且具有高效性和简单性的优点。
伪代码如下:
```
TSP(N, D) // N为点数,D为距离矩阵
1. 选择一个起点,将其作为当前点
2. 初始化已访问点集合为{起点}
3. 初始化路径为起点
4. 当已访问点集合的大小小于总点数时,执行以下循环:
a. 计算当前点到所有未访问过的点的距离
b. 选择距离最近的点,将其加入已访问点集合中
c. 将该点加入路径中,成为当前点
5. 将最后一个点与起点相连,形成回路
6. 返回路径
```
其中,距离矩阵D可以通过计算每个点之间的欧几里得距离得到。