hdu1506求最大子矩阵

本文介绍了一种计算直方图中最大矩形面积的有效算法。通过两次遍历数组,分别从左到右和从右到左,记录每个柱状元素左侧和右侧第一个比它高的柱子的位置。最终通过这些位置信息计算出所有可能的最大矩形面积。

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#include <iostream>
#include<cstdio>
#define LL long long
using namespace std;
const int maxn=1e6+10;
LL  a[maxn],l[maxn],r[maxn];
int main()
{
   LL n,Max,i,t;
    while(~scanf("%lld",&n)&&n)
    {
        Max=0;
        for(i=1; i<=n; i++)
            scanf("%lld",&a[i]);
        l[1]=1;
        r[n]=n;
        for(i=2; i<=n; i++)
        {
             t=i;
            while(t>1&&a[i]<=a[t-1])t=l[t-1];//t>1是考虑t==1的时候,直接跳出循环。找到左边高度比他高的边界
           l[i]=t;
        }
        for(i=n-1; i>=1; i--)
        {
             t=i;
            while(t<n&&a[i]<=a[t+1])t=r[t+1];  //t<n是考虑t==n的情况,直接跳出循环,找到左边高度比他高的边界
            r[i]=t;
        }
        for(i=1; i<=n; i++)
        {
            Max=max(Max,(r[i]-l[i]+1)*a[i]);

        }
        printf("%lld\n",Max);
    }
    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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