HFUT 寒假训练1 by luis16suarez

本文提供了两道ACM编程竞赛题目A和C的详细解答过程及代码实现,涉及数值处理与数组操作等内容,适用于算法初学者及竞赛训练。

http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=39625#overview

A

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<cstring>
using namespace std;

bool f(long long a){
    long long sum = 0;
    while(a != 0){
        sum += a % 10;
        a /= 10;
    }
    if (sum % 10 == 0) return true;
    else return false;
}
int main(){
     long long a,b;
     int n;
     cin >> n;
     for (int k = 0; k <n; k++){
        cin >> a >> b;
        long long aa = a;
        for (long long i = a; ; i++)
        if (f(i)){
            a = i;
            break;
        }
        for (long long j = b; ; j--)
        if (f(j)){
            b = j;
            break;
        }
        cout << "Case #" << k+1  << ": " << b/ 10 - a / 10 + 1 << endl;
     }

}
C

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<cstring>
using namespace std;


int main(){
     int test;
     cin >> test;
     int g[100010];
     for (int t = 1; t <= test; t++){

        int n,m,x,a,b;
        for (int i = 0; i < 100010; i++)
            g[i] = 0;
        scanf("%d%d",&n,&m);
        while(n--){
            scanf("%d%d",&a,&b);
            for (int i = a; i <=b; i++)
                //cout << "**" << i << " " << ++g[i] << endl;
                g[i]++;
        }

        cout << "Case #"<< t << ":" << endl;
        while(m--){
            scanf("%d",&x);
            printf("%d\n",g[x]);
        }
     }

}



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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