HDU 4451 Dressing(计数)

本文介绍了一道关于穿衣搭配的问题,给出了具体的限制条件,并提供了解题思路与代码实现。通过统计不可搭配的衣物组合,计算出符合特定条件下的穿衣搭配总数。

Dressing

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 3807    Accepted Submission(s): 1722


Problem Description
Wangpeng has N clothes, M pants and K shoes so theoretically he can have N×M×K different combinations of dressing.
One day he wears his pants Nike, shoes Adiwang to go to school happily. When he opens the door, his mom asks him to come back and switch the dressing. Mom thinks that pants-shoes pair is disharmonious because Adiwang is much better than Nike. After being asked to switch again and again Wangpeng figure out all the pairs mom thinks disharmonious. They can be only clothes-pants pairs or pants-shoes pairs.
Please calculate the number of different combinations of dressing under mom’s restriction.
 

Input
There are multiple test cases.
For each case, the first line contains 3 integers N,M,K(1≤N,M,K≤1000) indicating the number of clothes, pants and shoes.
Second line contains only one integer P(0≤P≤2000000) indicating the number of pairs which mom thinks disharmonious.
Next P lines each line will be one of the two forms“clothes x pants y” or “pants y shoes z”.
The first form indicates pair of x-th clothes and y-th pants is disharmonious(1≤x≤N,1 ≤y≤M), and second form indicates pair of y-th pants and z-th shoes is disharmonious(1≤y≤M,1≤z≤K).
Input ends with “0 0 0”.
It is guaranteed that all the pairs are different.
 

Output
For each case, output the answer in one line.
 

Sample Input
2 2 2 0 2 2 2 1 clothes 1 pants 1 2 2 2 2 clothes 1 pants 1 pants 1 shoes 1 0 0 0
 

Sample Output
8 6 5 题意:衣服裤子鞋子分别有n,m,k件,指定某件衣服跟裤子不能搭配,或者某件裤子跟某双鞋子不能搭配,这个的指定有P条,问你有几种不同的搭配方式。 解题思路:用两个数组 c[maxn] 和 s[maxn] 分别表示第 i 条裤子与多少件衣服不可搭配和多少条裤子与多少双鞋子不可搭配(就是以裤子为中间媒介)。最后只要遍历 一遍所有的裤子,(n-c[i])*(k-s[i])就是每条裤子在满足条件的情况下有多少种搭配方式,最后将所有的搭配求和为ans即可。
<span style="font-size:18px;">#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=1005;
bool vis1[maxn][maxn],vis2[maxn][maxn];
int c[maxn],s[maxn];
int main()
{
    int n,m,k,p,a,b;
    char str1[10],str2[10];
    while(~scanf("%d %d %d",&n,&m,&k) && n+m+k)
    {
        memset(vis1,false,sizeof(vis1));
        memset(vis2,false,sizeof(vis2));
        memset(c,0,sizeof(c));
        memset(s,0,sizeof(s));
        scanf("%d",&p);
        for(int i=0;i<p;i++){
            scanf("%s %d %s %d",&str1,&a,&str2,&b);
            if(str1[0]=='c' && str2[0]=='p')
            {
                if(!vis1[a][b]){
                    vis1[a][b]=true;
                    c[b]++;
                }
            }
            else{
                if(!vis2[a][b]){
                    vis2[a][b]=true;
                    s[a]++;
                }
            }
        }
        int ans=0;
        for(int i=1;i<=m;i++)
            ans+=(n-c[i])*(k-s[i]);
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}
</span>

 
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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