【多重背包】HDU 1059 Dividing

本文详细介绍了0-1背包、完全背包及多重背包的概念,并提供了相应的C++代码实现。通过一个具体的编程竞赛题目,展示了如何运用这些背包问题解决实际问题的方法。

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1059

同时代码里面附有0-1背包、完全背包、多重背包的代码~

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
using namespace std;
int a[7];
int dp[121111];
int v,k;
void ZeroOnePack(int cost,int weight) {
    for(int i=v;i>=cost;i--)
        dp[i] = max(dp[i] , dp[i-cost] + weight);    
}
void CompletePack(int cost,int weight) {
    for(int i=cost;i<=v;i++)
        dp[i] = max(dp[i] , dp[i-cost] + weight);    
}
void MultiplePack(int cost,int weight,int amount) {
    if(cost * amount >= v) CompletePack(cost,weight);
    else {
        for(int k=1;k<amount;) {
            ZeroOnePack(k*cost,k*weight);
            amount -= k;
            k <<= 1;    
        }    
        ZeroOnePack(amount*cost,amount*weight);
    }  
}
int main() {
    int cas = 1;
    while(1) {
        int tot = 0;
        for(int i=1;i<=6;i++) {
            scanf("%d",&a[i]);
            tot += a[i] * i;
        }    
        if(tot == 0) break;
        printf("Collection #%d:\n",cas++);
        if(tot % 2) puts("Can't be divided.");
        else {
            v = tot / 2;
            memset(dp,0,sizeof(dp));
            for(int i=1;i<=6;i++) {
                MultiplePack(i,i,a[i]);    
            }    
            if(dp[v] == v) puts("Can be divided.");
            else puts("Can't be divided.");
        }
        puts("");
    }
    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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值