CodeForces 592 B.The Monster and the Squirrel(水~)

Description
给出一个正n边形,现从顶点1开始向每个非相邻顶点连边,每条边遇到其他边就停止(n=5时如下图),问最后这些边把整个多边形分成几块
这里写图片描述
Input
一个整数n表示多边形边数(3<=n<=54321)
Output
输出连的边将多边形分成几部分
Sample Input
5
Sample Output
9
Solution
第一个点连完边后多边形变成n-2块,对这n-2块中任意一块,设三个端点为1,a,b,那么a会向b右侧除1和b之外的点连边,b会向a左侧除1和a之外的点连边(这里的边只考虑在这一块中的边),那么这一块就被分成了n-2块,所以一共(n-2)^2块
Code

#include<stdio.h>
typedef long long ll;
int main()
{
    ll n;
    while(~scanf("%I64d",&n))
        printf("%I64d\n",(n-2)*(n-2));
    return 0;
}
先展示下效果 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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