POJ 2385 Apple Catching (DP)

本文介绍了一道经典的动态规划问题——两棵苹果树接苹果问题的解法。通过三维动态规划数组dp[i][j][k]来记录在第i分钟移动了j次并处于第k棵树下所能接到的最大苹果数量。

传送门:POJ 2385

题意:一共两棵苹果树,每分钟两棵苹果树的其中一颗会掉落一个苹果,你可以在两棵树之间移动,每次只能接到一棵果树下的苹果,移动时间忽略不计,在T时间内最多只能移动W次,求最多能接到的苹果数。

题解:dp[i][j][k]代表第i分钟移动了j次在第k个树下接到的最多的苹果数。

(很遗憾这道题是参考别人的代码做出来的= =)

#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    int i,j,t,w,maxn;
    int data[1002],dp[1002][40][2];
    while(cin>>t>>w)
    {
        for(i=1;i<=t;i++) cin>>data[i];
        for(i=1,maxn=-1;i<=t;i++)
        {
            dp[i][0][0]=dp[i-1][0][0]+(data[i]==1);
            dp[i][0][1]=dp[i-1][0][1]+(data[i]==2);//起始点赋初值
            for(j=1;j<=w;j++)
            {
                dp[i][j][0]=max(dp[i-1][j][0],dp[i-1][j-1][1])+(data[i]==1);
                dp[i][j][1]=max(dp[i-1][j][1],dp[i-1][j-1][0])+(data[i]==2);//判断此时所在的树是否掉落,掉落加1,反之加0
                maxn=max(maxn,max(dp[i][j][0],dp[i][j][1]));//取此时在tree1下和tree2下的最大值
            }
        }
        cout<<maxn<<endl;
    }
    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。
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