数据结构与算法——在一定范围内求最少标记点

本文详细阐述了一种标记算法的优化思路与实现过程,通过在遍历过程中动态判断距离阈值,实现高效的标记操作。包括伪代码展示、关键步骤解析及实际应用案例,旨在提升标记效率并减少不必要的资源消耗。



思路就是每到一个点的时候,不要首先想着把它标记,而是应该先看前面的那个点是否已经标记:
如果前面的那个点没有标记,并且该点后面的点到前面的那个点的距离大于R,则将当前点标记;
如果前面的那个点没有标记,并且该点后面的点到前面的那个点的距离小于R,则不标记当前点;

每次都不想标记当前点,总是想着标记后面的那个点也可以;当实在是不行的时候再标记当前点;

伪代码:
if(i = 1)
if(X(i+1)- X(i) > R) 
将Xi标记book[i] == 1
else 
i++
else if(i<N)
if(book[i-1] == 0  &&  X(i+1)- X(i-1)>R )
将Xi标记book[i] == 1
else if(book[i-1] == 0  &&  X(i+1)- X(i-1)<R)
i++;
else if (i == N && X(i)- X(i-1)> R)
将Xi标记book[i] == 1


/*************************************************************************
	> File Name: 224.cpp
	> Author: 
	> Mail: 
	> Created Time: 2015年12月14日 星期一 21时38分27秒
 ************************************************************************/

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

void input_data(int * number, int * r, vector<int>  & x, vector<int> &book)
{
    cout << "输入点的个数:";
    cin >> *number;
    cout << "输入半径的大小: ";
    cin >> *r;
    cout << "输入每个点的位置: ";
    int i = 0;
    int val;

    while(i != *number){
        cin >> val;
        x.push_back(val);
        book.push_back(0);
        cin.get();
        i++;
    }
}


void output_data(int * number, int *r, vector<int> & x, vector<int> &book)
{
    cout << "N = " << *number << endl;
    cout << "r = " << *r << endl;
    cout << "X = ";
    for (vector<int>::iterator pos = x.begin(); pos != x.end(); ++pos){
        cout << *pos << " ";
    }
    cout << endl;
    for (vector<int>::iterator pos = book.begin(); pos != book.end(); ++pos){
        cout << *pos << " ";
    }
    cout << endl;
}

void solve(int * number, int * r, vector<int> & x, vector<int> & book)
{
    int i = 0;
    while(i < x.size()){
        if(i == 0){
            if(x[i+1] - x[i] > *r){
                book[i] = 1;
            }
        }
        else if(i < *number-1){
            if(book[i-1] == 0 && x[i+1]-x[i-1] > *r){
                book[i] = 1;
            }
        }
        else if (i == *number-1 && x[i]-x[i-1] > *r){
            book[i] = 1;
        }
        i++;
    }

    cout << "the result is :";
    for (i = 0; i < book.size(); ++i){
        if (book[i] == 1)
            cout << x[i] << " ";
    }
    cout << endl;
}


int main()
{
    int N, R;
    vector<int> X;
    vector<int> book;

    input_data(&N, &R, X, book);
    //output_data(&N, &R, X, book);
    solve(&N, &R, X, book);

    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MOAMOP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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