hdu1166

本文介绍了一种使用树状数组实现区间更新与查询的方法,并通过一个具体例子展示了其编码实现过程。虽然树状数组相比线段树在某些方面可能效率较低,但对于理解数据结构及其应用仍然具有很高的价值。
/*
分析:
    以前用线段树写过了,现在会了树状数组,就又写了个。
不过这个没有线段树效率高呀,至少我写的,对于这个题来说,
线段树的那个代码更快点儿。


                                                2012-09-16
*/








#include"stdio.h"
#include"string.h"
int n;
int C[50011];
void add(int k,int dir)
{
	while(k<=n)
	{
		C[k]+=dir;
		k+=k&(-k);
	}
}
int query(int k)
{
	int t=0;
	while(k>0)
	{
		t+=C[k];
		k-=k&(-k);
	}
	return t;
}
int main()
{
	int T,Case;
	int i;
	int a,b;
	int temp;
	char str[22];
	scanf("%d",&T);
	for(Case=1;Case<=T;Case++)
	{
		scanf("%d",&n);
		memset(C,0,sizeof(C));
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			scanf("%d",&temp);
			add(i,temp);
		}
		printf("Case %d:\n",Case);
		while(scanf("%s",str),strcmp(str,"End"))
		{
			if(strcmp(str,"Query")==0)
			{
				scanf("%d%d",&a,&b);
				printf("%d\n",query(b)-query(a-1));
			}
			else if(strcmp(str,"Add")==0)
			{
				scanf("%d%d",&a,&b);
				add(a,b);
			}
			else
			{
				scanf("%d%d",&a,&b);
				add(a,-b);
			}
		}
	}
	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求解方法;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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