poj2409 Let it Bead

本文通过具体的代码实现详细介绍了Polya定理的应用。该定理主要用于解决计数问题,尤其是在旋转对称情况下的染色问题。文章提供的C语言程序代码展示了如何计算在不同条件下染色方案的数量。

polya定理

讲解看前篇~~

贴代码

#include<stdio.h>
typedef unsigned long long ll;
int n,m;
ll gcd(int a,int b)
{
	if(b==0)return a;
	return gcd(b,a%b);
}
ll quick(int x,int y)
{
	ll sum=1;
	while(y)
	{
		if(y%2==1)
		{
			sum*=x;
		}
		x*=x;
		y/=2;
	}
	return sum;
}
ll opp()
{
	if(m%2==0)
	{
		return ((m/2)*(quick(n,m/2)+quick(n,(m-2)/2+2)))/m;
	}else
	{
		return quick(n,(m-1)/2+1);
	}
}
ll turn()
{
	ll ans=quick(n,m);
	for(int i=1;i<m;i++)
	{
		ans+=quick(n,gcd(i,m));
	}
	return ans/m;
}
int main()
{
	while(scanf("%d %d",&n,&m)!=EOF)
	{
		if(n==0&&m==0)return 0;
		printf("%llu\n",(opp()+turn())/2);
	}
}


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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