nyoj 543 遥控器

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[20];
int solve(int st,int ed){
	int ans=0x3f3f3f3f;
	if(a[11])
	ans=min(ans,(ed-st+100)%100);
	if(a[12])
	ans=min(ans,(st-ed+100)%100);
	return ans;
} 
int main(){
	int t;
	scanf("%d",&t);
	while(t--){
		scanf("%d%d%d%d",&a[1],&a[2],&a[3],&a[11]);
		scanf("%d%d%d%d",&a[4],&a[5],&a[6],&a[12]);
		scanf("%d%d%d",&a[7],&a[8],&a[9]);
		scanf("%d%d",&a[10],&a[0]);
		
		int st,ed;
		scanf("%d%d",&st,&ed);
		
		int ans=solve(st,ed);//直接到达 
		
		for(int i=0;i<9;i++){
			if(a[i]&&i&&a[10])//
			for(int j=0;j<9;j++){
				if(a[j]){
					ans=min(ans,solve(i*10+j,ed)+3);
				}
			}
			int t=solve(i,ed);
			ans=min(ans,t);
		}
		if(ans==0x3f3f3f3f)
		printf("-1\n");
		else
		printf("%d\n",ans);	
	}
	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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