[2018.10.23 T2] 行星通道计划

在火星文明高度发达的背景下,为了实现物资在行星间的快速转移,人类启动了行星通道计划。通过在火星赤道上选择站点并用高强度材料制成的管道连接,利用火星自身引力完成物资转移。但通道相交会产生额外成本,因此需要设计算法来最小化成本。

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行星通道计划

【题目描述】

在战争胜利后,火星文明已经高度发达。为了更快捷的在行星内转移物资,人类开始了浩浩荡荡的行星通道计划 。

行星通道计划要完成的事情是在火星赤道上选择nnn个站点(每个站点编号为1∼n1\sim n1nnnn个站点按编号依次顺时针排列)。用高强度材料制成笔直的管道穿越赤道截面连接两个站点。这样就可以利用火星自身引力完成物资在赤道上两处地表的快速转移。在这里,由于火星很大,一条管道可以近似为一根直线,而赤道截面可以看做一个圆。

但是在赤道面内修建通道有一个弊端,新修建的通道会和之前修建的通道相交,这样需要花费111的代价衔接两个相交的通道。

在行星通道计划开展的这段时间内,你被任命管理行星通道系统。

具体的来说,你需要快速的按照上级的命令组织进行如下操作:

1、在nnn个站点中将指定的两个没有连接的站点连接起来,并查询此次修建需要花费的代价。

2、拆除一条已有的管道。(可以在下一次111操作中重新修建)

p.s.保证每次需要连接的两个站点连接时没有其他通道经过这两个站点 。

保证删除的通道当前存在。

【输入】

第一行两个正整数n,mn,mn,m分别表示站点数和操作数

接下来mmm行表示操作:

op=0op=0op=0时,输入x,y(1≤x,y≤n)x,y(1≤x,y≤n)x,y(1x,yn),表示在编号为x,yx,yx,y的站点之间修建管道,并查询花费的代价。

op=1op=1op=1时,输入xxx,表示删除第x次操作修筑的管道。(xxx次操作包含所有1,21,21,2的操作)

【输出】

对于每一个111操作输出一行,表示本次修筑的代价。

【输入样例】

10 7
0 1 7
0 9 2
0 10 5
1 3
0 3 6
0 4 8
0 5 10

【输出样例】

0
1
2
0
2
4

【提示】
【样例解释】

对于样例,通道系统每一时刻的状态如下:

12501.png
12503.png

【数据范围】

3.png

题解

把一条x→yx\to yxy的通道看做平面上的点(x,y)(x,y)(x,y),就能发现每次加入一条边的代价实际上是一个(或两个)矩形内的点数,那么我们就上二维树状数组吧。

出题人还有个很神的题解:
4.png

代码

因为出题人的做法如上,导致时限变成了500ms500ms500ms,所以我们要把二维树状数组开成二维数组来访问连续内存,封装结构体会TLE\mathcal{TLE}TLE

#include<bits/stdc++.h>
#define lb(x) (x&-x)
using namespace std;
const int N=1005;
struct Q{int op,x,y;}e[500005];
int n,m,r,ans,S[N][N];
char c;
int read()
{
    for(r=0;!isdigit(c);c=getchar());
	for(;isdigit(c);c=getchar())r=(r<<1)+(r<<3)+c-'0';
    return r;
}
int que(int x,int y){int r=0;for(int i=x;i;i-=lb(i))for(int j=y;j;j-=lb(j))r+=S[i][j];return r;}
void add(int x,int y,int v){for(int i=x;i<=n;i+=lb(i))for(int j=y;j<=n;j+=lb(j))S[i][j]+=v;}
void in(){n=read(); m=read();}
void ac()
{
	for(int i=1,l,r,fl;i<=m;i++)
	{
		e[i].op=read();
		if(e[i].op==0)
		{
			e[i].x=read();e[i].y=read();
			if(e[i].x>e[i].y) swap(e[i].x,e[i].y);
			l=e[i].x,r=e[i].y;
			printf("%d\n",que(l-1,r-1)-que(l-1,l)+que(r-1,n)-que(r-1,r)-que(l,n)+que(l,r));
			add(l,r,1);
		}	
		else{fl=read();add(e[fl].x,e[fl].y,-1);}
	}
}
int main(){in(),ac();}

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。
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