{　　周赛　　}20131026

最新推荐文章于 2024-10-14 00:37:48 发布
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本文分享了几个ACM竞赛中的解题思路与技巧，包括简单题目的快速解决方法、利用树状数组优化复杂问题、动态规划在不同规模数据上的应用、通过归并排序优化组合问题，以及特殊情况下如何降低算法的时间复杂度。

9094. Cows in a Row

水题,,

9095. Islands

也是水题啊啊啊Wa了好久
思路就是先排序,,然后从最矮的岛屿开始灌水,统计海水的个数:一个岛屿如果
1、左右都是海,把它淹了之后海水少一个
2、左或右是海,把它淹了之后海水没少没多
3、淹了它..之后海水++
ans=海水+1

9096. Running Laps

圈数差就是对答案的贡献
听说是用树状数组,,好吧不会

9097. Bookshelf

n<=2000时暴力dp
n<=100,000时维护优先队列dp 坐等师兄代码

9098. Balanced Cow Subset

纯属恶心题
原本暴力是O(3^20)过不了
题解：
把a1.a2.a3....a20分成
a1.a2.a3...a10\b1.b2.b3....b10
在两个集合的子集A1 A2/B1 B2中
若有A1-A2==B1-B2则A1+B2==A2+B1（即相等）
然后用归并排序的方法优化合并答案。（听不懂）

这样好像能优化到2^10*3^10=6^10 
神做法。
坐等题解
林了个远
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优快云第55场周赛
openallzzz
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优化算法基于四则运算的算术优化算法原理与Python实现：面向图像分割的全局寻优方法研究
最新发布
09-06
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。
【微信小程序源码】图文信息；欢迎页面，音乐控制.zip
09-06
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09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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09-06
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LeetCode周赛190精选Java算法题解
LeetCode的周赛通常是每周举行一次的编程竞赛，参与者需要在有限的时间内解决一系列编程问题。每场周赛通常包含4道题目，涵盖了算法、数据结构和编程技能等领域的知识。本资源文件“Weekly Contest 190.zip”包含了...
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