UVa 531 - Compromise

本文探讨了字符串匹配问题,并通过动态规划算法实现高效的解决方法。重点介绍了如何使用哈希函数进行快速查找,以及DP算法在字符串匹配领域的应用。
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;
const int MAXN = 105;
char A[MAXN][32];
char B[MAXN][32];
int na,nb;
int ha[MAXN];
int hb[MAXN];
int d[MAXN][MAXN];
int s[MAXN][MAXN];

int hfunct(char *s)
{
    int sum=0, seed=1313;
    while(*s) {
        sum = sum*seed + *s;
        s++;
    }
    return sum;
}


void dp()
{
    for(int i=1; i<=na; i++) {
        for(int j=1; j<=nb; j++) {
            int &cur = d[i][j];
            int &idx = s[i][j];
            if(ha[i] == hb[j]) {
                cur = d[i-1][j-1] + 1;
                idx = 1;
            } else {
                if(d[i-1][j] > d[i][j-1]) {
                    cur = d[i-1][j];
                    idx = 2;
                } else {
                    cur = d[i][j-1];
                    idx = 3;
                }
            }
        }
    }
}

void print(int i, int j)
{
    if(i==0 || j==0) return;
    switch(s[i][j]) {
    case 1:
        print(i-1, j-1);
        if(d[i][j] == d[na][nb]) {
            printf("%s", A[i]);
        } else
        printf("%s ", A[i]);
        break;
    case 2:
        print(i-1, j);
        break;
    case 3:
        print(i, j-1);
        break;
    }
}

int main(){
    #ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("in.txt", "r", stdin);
    #endif
    while(1) {
        na = nb = 0;
        while(scanf("%s", A[++na]) == 1) {
            if(A[na][0] == '#') break;
            ha[na] = hfunct(A[na]);
        }
        na--;
        nb = 0;
        while(scanf("%s", B[++nb]) == 1) {
            if(B[nb][0] == '#') break;
            hb[nb] = hfunct(B[nb]);
        }
        nb--;
        if(na>1 || nb>1) {
            dp();
            print(na, nb);
            printf("\n");
        } else break;
    }
    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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