2020 GDUT Rating Contest II (Div. 2) H - I Would Walk 500 Miles 题解

探讨了一道关于牛群分组的算法问题,通过分析牛群移动规律,采用贪心策略实现路径最大化的解决方案。代码使用C++实现,涉及数学运算、排序和数组操作。

原题

在这里插入图片描述

题目大意

两只不同组的牛会走(2019201913x+2019201949y)%2019201997(2019201913x+2019201949y)\%2019201997(2019201913x+2019201949y)%2019201997里来找对方,找到一种分组方案,让它们找到其它牛要走的路径最大

题目分析

一开始看不懂……数字有点大,但其实是唬人的(然后我打了个exgcd)
虽然说是分组,但是要让牛牛们的距离尽量大,只需让比较小的都在同一组里面,其它牛一个成一组就行了
一只牛也只用记录对它而言离他最近的牛,因为离他更远的要不是没啥事,要不是被其它牛记录了
总的来说就是贪心

代码

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define min(a,b) (a < b ? a : b)
long long const a = 2019201913,b = 2019201949,p = 2019201997;
int mindis[7501];
bool cmp(int a,int b)
{
    return a > b;
}
int calcDis(long long x,long long y)
{
    return (int)((a * x + b * y) % p);
}
int main()
{
    long long n,k;
    memset(mindis,0x7f,sizeof(mindis));
    scanf("%lld%lld",&n,&k);
    for (int i = 1;i <= n;++i)
    {
        for (int j = i + 1;j <= n;++j)
        {
            int t = calcDis(i,j);
            mindis[i] = min(mindis[i],t);
            mindis[j] = min(mindis[j],t);
        }
            
    }
    std::sort(mindis + 1,mindis + n + 1,cmp);
    printf("%d",mindis[k - 1]);
    return 0;
}
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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