(Relax ST1.20)POJ 3663 Costume Party(贪心+剪枝)

本文提供了一种解决POJ_3663问题的有效算法,通过快速排序和遍历来计算两牛间距离小于等于给定值s的组合数量,避免了时间复杂度过高的问题。

解题报告:这道题就是让求两牛之间的距离小于等于s的个数,直接遍历找的话TLE,先利用快排从小到大排序, 再遍历同时缩小遍历的范围;

/*
 * POJ_3663.cpp
 *
 *  Created on: 2013年11月26日
 *      Author: Administrator
 */
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int maxn = 20005;
int a[maxn];

int main(){
	int n,s;
	while(scanf("%d%d",&n,&s)!=EOF){
		int i;
		for(i = 0 ; i < n ; ++i){
			scanf("%d",&a[i]);
		}

		sort(a,a+n);

		int count = 0;
		int j;
		for(i = 0 ; i < n-1 ; ++i){
			if(a[i] > s){//剪枝,不剪枝的话会TLE
				break;
			}
			for(j = i+1 ; j < n ; ++j){
				if(a[i] + a[j] <= s){
					count++;
				}
			}
		}

		printf("%d\n",count);
	}

	return 0;
}







MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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