【贪心 位运算】JZOJ_3518 进化序列(evolve)

本文详细解析了一种基于数列进化的算法问题,通过维护一个队列,动态调整队列头部,确保队列中元素的或值小于预设阈值M,实现数列元素的有效进化。算法核心在于实时计算队列的或值,并根据或值调整队列状态,最终统计所有可能的进化路径。

题意

给一个数列AAA,其中AxA_xAx可以进化到AyA_yAy的条件:
1)x&lt;y1)x&lt;y1)x<y
2)Ax∣Ax+1∣Ax+2∣...∣Ay&lt;M2)A_x|A_{x+1}|A_{x+2}|...|A_y&lt;M2)AxAx+1Ax+2...Ay<M

思路

我们维护一个队列,可以知道它是一直往右的。
每次往队尾加入一个数,然后一直踢掉队头直到满足当前队列中的或值&lt;M&lt;M<M(因为当前如果不满足或值&lt;M&lt;M<M的话那么队头的数就不能进化到后面的数)
答案累加tail−headtail-headtailhead,代表前面的每个数都能进化到当前队尾的数。

代码

#include<cstdio>
#include<algorithm>

int N, M;
long long ans;
int a[100001], v[100001];//v记录每一位上1的个数

void insert(int x) {
	for (int i = 0; i <= 30; i++)
		v[i] += (x >> i) & 1;
}

void del(int x) {
	for (int i = 0; i <= 30; i++)
		v[i] -= (x >> i) & 1;
}

int getK() {
	int r = 0;
	for (int i = 0; i <= 30; i++)
		r += (std::min(v[i], 1) << i);
	return r;
}

int main() {
	scanf("%d %d", &N, &M);
	for (int i = 1; i <= N; i++)
		scanf("%d", &a[i]);
	int head = 1;
	for (int i = 1; i <= N; i++) {
		insert(a[i]);
		while (getK() >= M && head < i)
			del(a[head++]);
		ans += i - head;
	}
	printf("%lld", ans);
}
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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