POJ1753

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <vector>
#include <set>
#include <string>
#include <cstring>
#define INT_MIN 0x80000000
#define INT_MAX 0xffffffff
#define N 1000
#define MAX(a,b) (a)>(b)?(a):(b)
#define MIN(a,b) (a)<(b)?(a):(b)
#define LL long long
#define debug(x) cout<<#x<<":"<<(x)<<endl;
using namespace std;
bool chess[6][6] = {false};  // initail

bool flag;
int step;

// four dir
int r[] = {-1,1,0,0,0};
int c[] = {0,0,-1,1,0};

bool judge_all()   // all color
{
    for(int i=1; i<5; i++)
        for(int j=1; j<5; j++)
            if( chess[i][j] != chess[1][1] ) return false;
    return true;
}

void flip(int row, int col)
{
    for (int i=0; i<5; i++)
        chess[row + r[i]][col + c[i]] = !chess[row + r[i]][col + c[i]];
    return;
}

void dfs(int row, int col, int deep)
{
    if( step == deep)
    {
        flag = judge_all();
        return ;
    }
    if( flag || row==5 ) return ;

    // 翻
    flip(row, col);
    if( col < 4 )
        dfs(row, col+1, deep+1);
    else
        dfs(row+1, 1, deep+1);

    // 不翻
    flip(row, col);
    if( col < 4 )
        dfs(row, col+1, deep);
    else
        dfs(row+1, 1, deep);
}
int main()
{
    //freopen("1.txt", "r", stdin);
    //freopen("11.txt", "w", stdout);
    ios::sync_with_stdio(false);
    // input
    char temp;
    for( int i=1; i<5; i++)
        for(int j=1; j<5; j++)
        {
            cin >> temp;
            if( temp == 'b')
                chess[i][j] = true;
        }

    for( step=0; step<=16; step++)
    {
        dfs(1,1,0);
        if( flag ) break;
    }
    if( flag )
        cout<<step<<endl;
    else
        cout<<"Impossible"<<endl;
    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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