找骨头

内容讲述了陈焕杰头发花白、深度近视,在家赤裸上身端坐在电脑前,与电脑里的陆世良对视。他友好微笑后缓慢敲击键盘,在2005年1月9日晚9点到次日凌晨2点半一直保持此动作,房间寂静无声。

    第一章 

    1

    陈焕杰头发花白,深度近视。现在他在自己的家里,赤裸着上身,一动不动的端坐在电脑前。

    电脑里面有一个叫陆世良的男人,面部同样没有任何动作,他们同时在注视着对方。

    陈焕杰对着电脑友好的微笑,电脑里面显示出一个更加年轻的笑脸,然后他开始动作缓慢的敲击键盘。

    2005年1月9日晚上9点钟到次日临晨2点半的时间里,陈焕杰一直保持着这个慢吞吞的动作,房间里面阒然无声。

B - 小海狸骨头 时间限制:2 s内存限制:256 MB 桌子上有 m m个洞和 n n个杯子,杯子编号从1到 n n, 杯子 i i在桌子上的位置为 x = i x=i。 一根骨头最初位于 x = 1 x=1的位置,小海狸一共交换了 k k次杯子,其中第 i i次交换在 x = u i x=u i和 x = v i x=v i的杯子。如果骨头恰好位于有洞的位置,它将掉入桌子上的洞中,它的位置将不会受到以后的交换操作的影响。 交换杯子的位置时,小海狸将杯子(如果还有骨头,则连同骨头一起)传送到对应位置而不会经过之间的其他位置。例如,当他交换 x = 4 x=4和 x = 6 x=6处的杯子时,在操作过程中的任何时候它们都不会到达 x = 5 x=5的位置。 现在请你帮助小海狸确定骨头的最终位置。 输入 第一行包含三个整数 n n, m m和 k k( 2 ≤ n ≤ 1 0 6 , 1 ≤ m ≤ n , 1 ≤ k ≤ 3 ⋅ 1 0 5 2≤n≤10 6 ,1≤m≤n,1≤k≤3⋅10 5 )—杯子的数量,桌子上洞的数量和交换次数。 第二行包含 m m个不同的整数 h 1 , h 2 , . . . , h m ( 1 ≤ h i ≤ n ) h1,h2,...,h m(1≤h i≤n) -桌子上有洞的位置。 接下来的 k k行中的每行包含两个整数 u i ui和 v i ( 1 ≤ u i , v i ≤ n , u i ≠ v i ) vi(1≤u i,v i≤n,ui  =vi) -要交换的杯子的位置。 输出 打印一个整数 -骨头的最终位置。 样例 输入 1复制 7 3 4 3 4 6 1 2 2 5 5 7 7 1 输出 1复制 1 输入 2复制 5 1 2 2 1 2 2 4 输出 2复制 2 提示 子任务一:30分,满足 2 ≤ n ≤ 100 , 1 ≤ k ≤ 30 2≤n≤100,1≤k≤30; 子任务二:30分,满足 2 ≤ n ≤ 1 0 4 , 1 ≤ k ≤ 3 ⋅ 1 0 3 2≤n≤10 4 ,1≤k≤3⋅10 3 ; 子任务三:40分,满足 2 ≤ n ≤ 1 0 6 , 1 ≤ k ≤ 3 ⋅ 1 0 5 2≤n≤10 6 ,1≤k≤3⋅10 5 。 在第一个样本中,在操作之后,骨头的位置依次为x = 2,x = 5,x = 7和x = 1。 在第二个样本中,在第一次操作之后,骨头的位置变为x = 2,并掉入洞中,之后位置不会改变。
07-14
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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