cf 240 Mashmokh and ACM

本文解析了一道关于数论和动态规划的竞赛编程题目。通过三维数组记录中间状态,使用三重循环递推求解长度为k的序列数量。最终通过枚举所有可能的序列末尾数值并累加得到结果。

拉的一道比赛题。。。当时没做出来~~~~~思路不够清晰。。。

很简单的思想。。。

核心:

 for(int l=1; l<k; l++)
            for(int i=1; i<=n; i++)
                for(int j=1; i*j<=n; j++)
                    map[l+1][i*j]+=map[l][i],map[l+1][i*j]%=mod;

l+1长度的串,最后的数为i*j的情况下,只需往map[l][i]的后面添加一个i的j倍的数即可;枚举i,j;后将长度为k的累加即为所求值;

代码如下:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define mod 1000000007
int map[2002][2002];
int main()
{
    int n,k;
    while(~scanf("%d%d",&n,&k))
    {
        memset(map,0,sizeof(map));
        for(int i=1; i<=n; i++)
            map[1][i]=1;
        for(int l=1; l<k; l++)
            for(int i=1; i<=n; i++)
                for(int j=1; i*j<=n; j++)
                    map[l+1][i*j]+=map[l][i],map[l+1][i*j]%=mod;
        int res=0;
        for(int i=1; i<=n; i++)
            res+=map[k][i],res%=mod;
        printf("%d\n",res);
    }
    return 0;
}


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。
评论
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