【NOIP2015模拟10.28B组】终章-剑之魂题解

探讨了在拥有多把剑的情况下,如何通过计算两把剑之间的契合度(使用按位与运算)来找到契合度最高的一对剑。介绍了算法思路,包括从高位到低位扫描并使用计数器确定加入答案的位。

Description

My soul of my sowrd!
终焉的试炼即将到来,作为一名有修养的剑士,虽然没有习得n刀流但是二刀流还是没问题的。然而我也是个剑的收藏者,家里屯着n把剑,每一把剑都有一个灵魂值a[i],由于一些剑之间可能有共鸣,所以我需要两把契合度最高的剑。据剑圣所说,两把编号为i,j剑的契合度为a[i] and a[j]。如何深得剑的灵魂呢?
注:AND 为按位与运算,先将数转成二进制,不满位数的补全0,然后成为两个长度相同的二进制数,处理的时候,两个相应的二进制位都为1,该位的结果值才为1,否则为0。例下图。
在这里插入图片描述

Input

第一行一个整数n,代表藏剑数。
第二行n个整数,第i个整数表示a[i]。

Output

输出包含一个正整数,最好的两把剑的契合度。

Sample Input

5
12 5 6 3 1

Sample Output

4

Hint

5 and 6=4或者12 and 5=4或者12 and 6=4

Solution

首先,ans=∑ai∗2ians=\sum a_{i}*2^{i}ans=ai2iaia_{i}ai0/10/10/1,那么很容易可以发现,选高位肯定比选低位要优。所以从高位到低位扫一遍,用一个cntcntcnt去存储有多少个数满足条件,条件是:当前答案为111的位置这个数这些位置也都唯一,并且我当前枚举的位置iii这个数也为111,如果cnt>1cnt>1cnt>1那么这一个位置iii我们就可以加入答案。

Code

#include<cstdio>
using namespace std;
int n,ans,a[1000001];
int main() {
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++)
		scanf("%d",&a[i]);
	for(int j=31;j;j--) {
		int cnt=0;
		for(int i=1;i<=n;i++)
			if((a[i]&ans)==ans&&(a[i]&(1<<(j-1))))cnt++;
		if(cnt>1)ans|=1<<(j-1);
	}
	printf("%d",ans);
	return 0;
} 
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值