UVa OJ 331

1、刚开始觉得这道题很复杂,其实只要模拟人类的“毫无逻辑的”思维即可。人类在排序的时候,难道不是随机地看到两个不符合条件的就交换吗?交换后,再从头扫描,发现不符合条件的,再交换。。。直到完全递增为止。刚开始我纠结于“最少交换次数”,其实,只要不故意重复(两个元素换来换去),这样的交换步骤就是最少的——有点贪心的意思在里头。每交换一次,都向最终答案靠近了一步。

2、回溯法跟下棋很像,总是考虑一下这种可能性,再考虑一下那种可能性。。。不同的是人脑的思维能力是有限的,一般的棋手能想到后面四、五步就不错了。计算机不一样,只要时间和空间足够,想到50步也是有可能的。

3、本题最多5个元素,暴力法足够了。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[5],b[5],n,ans;
bool judge(){
    for(int i=0;i<n;i++){
       if(a[i]!=b[i]) return false;
    }
    return true;
}
void dfs(){
    if(judge()) {ans++;return;}
    for(int i=0;i<n-1;i++){
        if(a[i]>a[i+1]){
           swap(a[i],a[i+1]);
           dfs();
           swap(a[i],a[i+1]);
        }
    }
    return;
}
int main(){
    int kase=0;
    while(scanf("%d",&n)==1){
        if(n==0) break;
        for(int i=0;i<n;i++){
            scanf("%d",&a[i]);
            b[i]=a[i];
        }
        sort(b,b+n);
        ans=0;
        if(!judge())
          dfs();
        printf("There are %d swap maps for input data set %d.\n",ans,++kase);
    }
    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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