uva 529 - Addition Chains

本文介绍了解决UVA529问题的一种方法——使用迭代加深搜索算法。该算法首先确定解决这个问题所需的最少步骤,并通过剪枝技术提高搜索效率。文章提供了完整的C++代码实现。

此题使用迭代加深搜索。。

注意:1.首先确定最少的步数

2.剪枝:获得当前数t之后。。。看  t * 2(的maxd -d次方)能不能大于n,反之则不用再dfs下去了。


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//  main.cpp
//  uva   529 - Addition Chains
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//  Created by XD on 15/8/8.
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#include <iostream>
#include <string>
#include <queue>
#include <stack>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include<vector>
#include <string.h>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <set>
#include <map>
#include <cstdio>
using namespace std ;
int n ;
int maxd ;
int ans[1000] ;

int dfs(int d)
{
    if (d == maxd) {
        if (ans[d-1]==n) {
            return 1 ;
        }
        return 0 ;
    }
    for (int i = 0; i < d; i++) {
        for (int j = i ; j < d; j++) {
            if (ans[i] +ans[j] > ans[d-1] && ans[i] + ans[j] <=  n ) {
                ans[d] = ans[i] + ans[j] ;
                int sum = ans[d] ;
                for (int t = d +1; t <=maxd; t++) {
                    sum *= 2  ;
                }
                if (sum < n ) {
                    return 0 ;
                }
                if (dfs(d + 1)) {
                    return  1;
                }
            }
        }
    }
    return  0 ;
}
void solved()
{
    int len = (int)log2(n) ;
    for (maxd = len ;; maxd++) {
        ans[0]  =1 ;
        if (dfs(1)) {
            for (int i = 0; i  < maxd-1; i++) {
                printf("%d " , ans[i]) ;
            }
            printf("%d\n" , ans[maxd-1]) ;
            return ;
        }
    }
    
    
    
}
int main(int argc, const char * argv[]) {
    
    while (scanf("%d" ,&n)==1&& n!= 0) {
        solved() ;
    }
    
    
    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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