2016.10.29【初中部 NOIP提高组 】模拟赛C题解

本文提供了2016年几道竞赛题目的详细解答过程,包括使用贪心算法转化为动态规划解决分组问题,BFS枚举优化解决数学问题以及通过不同策略应对撤销操作的数据结构挑战。

进击的2016。。




题解正在努力写。。

T1:http://blog.youkuaiyun.com/gmh77/article/details/52964643

这题刚开始是想用贪心,结果因为数组少打了1个0所以少了40分。。。


先说说贪心的思想。

因为组数要尽量分多,所以我们可以从大到小排序,就是把大的数放在一堆组成一队,剩下的较小数就可以组成更多的队伍。

反例:

1 2 4 5 5 5 5 5

如果我们从右往左找,把5个5分成一队,剩下的就不足4人,所以无法成立。

所以正解应该是这样:

(1 2) (4 5 5 5 5 5)


所以我们可以把贪心转化成DP:

设F[i]表示从1到i能组成队伍数的最大值。

根据之前的结论,可以很容易推出方程:

F[i]=max(F[j]+1) (1≤j≤i-a[i])


But——

这种方法的时间复杂度是近似O(N^2),所以会超时。


预知后事请看http://blog.youkuaiyun.com/gmh77/article/details/52964643


T2:http://blog.youkuaiyun.com/gmh77/article/details/52965011

这道题刚开始做时一脸懵逼,知道正解后发现竟是如此之水。。。


60分:

BFS枚举,设D[i,1]表示当前的a,D[i,2]表示当前的b,D[i,3]表示当前进行了D[i,3]次操作。

之后再加优化:

①:如果当前算出的a或b超过了N,就已经不成立了。

②:如果当前进行的操作已经超过了之前算出的最小值,无论对错都可以不用继续进行了。

BFS因为数据量过于庞大,所以要么数组爆炸要么答案错误。


100分:http://blog.youkuaiyun.com/gmh77/article/details/52965011


T3:http://blog.youkuaiyun.com/gmh77/article/details/52965211

T3题解:

100分(总分200):

根据数据范围可以知道,100%的数据撤销操作不会撤掉之前的撤销操作。

所以撤销操作能撤掉的只有插入操作。而插入操作每次都是在最末尾,所以每次把后X个字母删掉就可以了。

 

180分:

设a[i]表示第i次出现的结果,每产生一个新的结果后,就把i的值增加1,把新出现的结果放到a[i]中。

从数据得知,UNDO操作是可以撤掉UNDO操作的。所以我们不能直接删字母。

因为UNDO是最后X次操作,所以如果遇到UNDO就把a[i]赋值为a[i-x-1]。


200分:http://blog.youkuaiyun.com/gmh77/article/details/52965211

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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