bnu 34988 Happy Reversal(模拟)

本文介绍了解决BNU34988 Happy Reversal问题的方法,通过允许二进制数及其取逆形式参与计算,找到两数之间的最大差值。采用简单的排序策略实现高效求解。

题目链接:bnu 34988 Happy Reversal

题目大意:给出n个二进制数,每个二进制数可以正常使用,也可以使用该数取逆的情况,求两个数间的最大差值。

解题思路:水题。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;
typedef long long ll;
const int N = 20005;

int n, m, c;
ll num[N];

ll cat(int k) {
    return 1LL << k;
}

void init () {
    c = 0;
    scanf("%d%d", &n, &m);

    char str[100];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%s", str);

        ll p = 0, q = 0;
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            if (str[j] == '1')
                p += cat(m-j-1);
            else
                q += cat(m-j-1);
        }
        /*
        printf("%s\n", str);
        printf("%lld %lld\n", p, q);
        */
        num[c++] = p;
        num[c++] = q;
    }
    sort(num, num + c);
}

ll solve () {
    if (n == 1)
        return 0;

    ll p = num[0];
    ll q = num[c-1];

    ll e = cat(m-1);
    if (((p^q)&e) == e) {
        return max(num[c-2] - num[0], num[c-1] - num[1]);
    } else
        return q - p;
}

int main () {
    int cas;
    scanf("%d", &cas);
    for (int i = 1; i <= cas; i++) {
        init();
        printf("Case #%d: %lld\n", i, solve());
    }
    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,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之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开阶段的更新策略,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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