Ural 1915 - Reconstruction of Bygones 模拟

栈操作模拟算法
本文介绍了一个简单的栈操作模拟算法,该算法通过输入一系列指令来控制栈的行为,包括压栈、弹栈及复制栈顶元素等操作。文章提供了一个C++实现示例,展示了如何根据输入指令高效地进行栈的操作。

   题意是说当输入为正数时~压入栈..当输入为0时将所有元素复制一遍进去..当输入为-1时.输出栈顶并弹出...

   练习赛的时候看范围就不敢做了...其实..注意当栈内的元素比较多了..就不需要复制了...卡住条件..直接模拟就行...


Program:

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<stack>
#define ll long long 
#define oo 1000000007
#define MAXN 1000005
using namespace std;   
int n,mystack[MAXN<<1];
int main()
{
       int t,i,top; 
       while (~scanf("%d",&n))
       {
               top=0;
               for (t=n;t>=1;t--)
               {
                       int x;
                       scanf("%d",&x);
                       if (x>0) mystack[++top]=x;
                       if (x==-1) printf("%d\n",mystack[top--]);
                       if (!x)
                       {
                              if (top>t) continue; //没必要复制了
                              for (i=1;i<=top;i++) mystack[top+i]=mystack[i];
                              top*=2;
                       }
               }
       }
       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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