1566 加等式

动态规划解决加法等式方案数问题

1566 加等式

暴力因该不会超时
还是乖乖打动态规划吧
其实定义f[i]表示和为i的方案个数
然后从大到小进行枚举,这个题我存在一些疑问,为什么不用判断,直接加起来方案,不用判断等式吗?

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=1e5+50;
const int INF=0x3f3f3f3f;
int T;
int n;
int a[maxn];
int f[maxn];
int sum;int ans;
int main()
{
	cin>>T;
	while(T--)
	{
		memset(f,0,sizeof(f));
		memset(a,0,sizeof(a));
		sum=0;ans=0;
		cin>>n;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			cin>>a[i];
			sum+=a[i];//最大的枚举值
			//和为i的方案个数 
		}
		sort(a+1,a+n+1);//从小到大考虑 
		f[0]=1;//初始化
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			ans+=f[a[i]];//加上能加和为a[i]的方案数
			for(int j=sum;j>=a[i];j--)
			{//从大到小枚举 
				f[j]+=f[j-a[i]];//加上上个状态的方案数
			}
		}
		printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}
### 如何在遗传算法中实现等式约束 为了有效处理等式约束,在遗传算法框架内,可以通过多种方法确保解满足给定的等式条件。一种常见策略是在适应度评估阶段入惩罚机制,当候选解违反等式约束时施额外惩罚;另一种更为直接的方式是对新生成个体进行投影修正,使其自动符合等式要求。 #### 方法一:基于惩罚函数法调整适应度计算 此方法的核心在于修改原始目标函数f(x),引入一个或多个针对特定等式g_i(x)=0的罚项P(g_i)[^2]: \[ F'(x) = f(x)+\sum_{i}^{m}\lambda _{i}|g_{i}(x)| \] 其中λ_i代表对应于不同等式的权重系数,|gi(x)|表示绝对误差值。这样做的目的是让那些偏离理想状态更远的解获得更低的整体评分,从而减少其被选中的几率。 ```python def fitness_with_penalty(solution, objective_function, equality_constraints): penalty_sum = sum(abs(constraint(solution)) for constraint in equality_constraints) adjusted_fitness = objective_function(solution) + PENALTY_WEIGHT * penalty_sum return adjusted_fitness ``` #### 方法二:利用修复算子保持群体合法性 对于某些类型的等式约束,可以直接设计专门的操作符来强制执行这些限制。例如,如果存在线性关系Ax=b,则可以在每次产生后代之后立即应用最小二乘拟合或其他数值技术使它们重新回到可行域内。 ```matlab function repaired_individual = repair_linear_equality(individual,A,b) % Repair individual to satisfy linear equation Ax=b. n=size(A,2); if rank([A b])~=rank(A)% Check consistency of system error('Inconsistent or underdetermined system'); end repaired_individual=individual; for i=1:n % Solve the least squares problem min || A(:,i)*xi-b||_2^2 repaired_individual(i)=(A(:,i)'*b)/(A(:,i)'*A(:,i)); end end ``` 这两种方案各有优劣,前者简单易行但可能降低收敛速度;后者则能更好地维持种群质量却增了编码复杂度。实际应用时可根据具体情况灵活选用合适的技术路线。
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