【TYVJ1340】送礼物(折半搜索+hashmap)

本文介绍了一种利用折半搜索优化复杂度的算法,通过将问题拆分为两半并使用map记录前半部分的所有可能和,再对后半部分进行搜索,找出与前半部分拼接成目标和的组合,从而提高算法效率。

当答案可以分为两半时 为了降低复杂度 可以使用折半搜索

对前半部分 搜出所有可能的和 用map记录

对后半部分 同样也是搜出可能的和 如果前半部分存在一个和 能拼起来 那ans++

#include<bits/stdc++.h>
#define N 45
#define ll long long
using namespace std;
ll n,key,ans,a[N];
map <ll,int> M;
void dfs1(int now,int end,ll sum)
{
    if(now>end)
    {
        M[sum]++;
        return;
    }
    dfs1(now+1,end,sum);
    dfs1(now+1,end,sum+a[now]);
}
void dfs2(int now,int end,ll sum)
{
    if(now>end)
    {
        ans+=M[key-sum];
        return;
    }
    dfs2(now+1,end,sum);
    dfs2(now+1,end,sum+a[now]);
}
int main()
{
    cin>>n>>key;
    for(int i=1;i<=n;i++)   cin>>a[i];
    dfs1(1,(1+n)/2,0);
    dfs2((1+n)/2+1,n,0);
    cout<<ans;
    return 0;
}
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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