南邮 OJ 1585 分礼物

解决一个关于礼物价值分割的问题,目标是最小化最大连续序列的价值。使用二分查找算法找到最优解。

分礼物

时间限制(普通/Java) : 1000 MS/ 1000 MS          运行内存限制 : 65536 KByte
总提交 : 133            测试通过 : 22 

比赛描述

出去春游一趟回来后,ZZ带回来很多礼物。每个礼物有一个价值。他将所有礼物排成一列,并将这些礼物分成M 份,每一份是由一个或多个礼物组成的连续的序列。他要将这M 份礼物分别送给他的M 个朋友。这样的划分有个要求,那就是使总价值最大的片段的总价值尽量小。

输入

第一行为两个整数N(1<=N<=100,000),M(1<=M<=N)。接下来N行按顺序给出每个物品的价值v(1<=v<=10,000)

输出

输出为一个整数,为满足题目条件的最大的连续序列的总价值

样例输入

7 5
100
400
300
100
500
101
400

样例输出

500

提示

满足题意的一个划分如下所示:
100 400 300 100 500 101 400
---1--- ---2--- -3- -4- -5-
500 400 500 101 400

题目来源






// AC 18MS
#include<iostream>
using namespace std;

#define N 100000
int a[N],n,m;

bool fit(int mv){
	int i,k=1,cv=0;
	for(i=0;i<n;i++){
		cv += a[i];
		if(cv>mv){
			cv = a[i];
			if(++k>m){
				return 0;
			}
		}
	}
	return 1;
}

int main(){
	int i,sum=0,mv=0;
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(i=0;i<n;i++){
		scanf("%d",a+i);
		if(mv<a[i]){
			mv = a[i];
		}
		sum += a[i];
	}
	int low=mv,high=sum,mid;
	while(low<high){
		mid = (low+high)>>1;
		if(fit(mid)){
			high = mid;
		}else{
			low = mid+1;
		}
	}
	printf("%d\n",low);
}


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,并通过图像割的实际案例展示了其应用价值。AOA是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。进步地,以Flask框架搭建前后端离系统,将AOA应用于图像割任务,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,并可进步扩展图像割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升割效果。
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