HDU - 5573 :Binary Tree (思维题)

本文介绍了一种算法,用于解决在一个特殊的完全二叉树中,如何通过选择路径来构造给定的目标数值。文章提供了详细的解题思路及AC代码实现。


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题意解析:

给你一颗以结点1为跟的数,左节点为2*rt,右结点为2*rt+1,现在给你一个整数n,n<=2^k,k为树的层数,让你从根结点出发,选择左或者右儿子,对每一个结点的值选择加或减。最后在k层后恰好构造得到n。


解题思路:

首先可以发现这棵树最左边的点全部都是2^k,然后凭借感觉认为凭左边的这条链和最后一层的左右儿子,可以构造出任意的值。

那么知道这个之后,我们接下来就需要构造出来这个数,这里我们从底层出发可以发现,对于最底层的点,它上面那条链所有的点的和小于它,那么就说明最后一层这个点的贡献一定是正的,这样就可以把我们的答案往上扩展一层。同样的,我们当前的需要构造的数为负的话,对于当前层的结点的值是一定要被减去的。这样的话就可以跑一遍跑出来构造的方法了。


Ac代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef unsigned long long ull;
typedef long long ll;
const int maxn=1e4+5;

ll s[65],a[maxn],n;
bool vis[100];
int k,fg;
void init()
{
    s[1]=1;
    for(int i=2;i<=61;i++)
        s[i]=s[i-1]*2;
}
void dfs(ll now,int cnt,int flag)
{
    if(fg) return ;
    if(cnt==1&&now==0)  //输出答案
    {
        fg=1;
        for(int i=1;i<k;i++)
        {
            printf("%lld",s[i]);
            if(vis[i]) printf(" -\n");  
            else printf(" +\n");
        }
        if(!flag) printf("%lld",s[k]);
        else printf("%lld",s[k]+1);
        if(vis[k]) printf(" -\n");
        else printf(" +\n");
    }
    if(now==0) return ; //根据正负判断递归
    if(now<0) vis[cnt-1]=1,dfs(now+s[cnt-1],cnt-1,flag);
    if(now>0) vis[cnt-1]=0,dfs(now-s[cnt-1],cnt-1,flag);
}
int main()
{
    init();
    int QAQ,kase=0;
    scanf("%d",&QAQ);
    while(QAQ--)
    {
        scanf("%lld%d",&n,&k); fg=0;
        printf("Case #%d:\n",++kase);
        memset(vis,0,sizeof vis),vis[k]=0,dfs(n-s[k],k,0);  //分别两个结点出发
        memset(vis,0,sizeof vis),vis[k]=0,dfs(n-s[k]-1,k,1);
    }
    //system("pause");
}


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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