约瑟夫问题

约瑟夫问题的提法:

       n个人围成一个圆圈,首先第1个人从1开始一个人一个人顺时针报数, 报到第m个人,令其出列。然后再从下一个人开始,从1顺时针报数,报到第m个人,再令其出列,…,如此下去, 直到圆圈中只剩一个人为止。此人即为优胜者。

#include <stdio.h>
#include <malloc.h>

struct node{
    int data;
    struct node *next;
};

int main()
{
    int numOfPeople;    // 参加游戏的人数
    int countsFirst;    // 第一个开始报数的人
    int key;    // 报数的关键数字
    int i;    // 计数变量

    struct node *p, *tmp, *head;

    printf("Please enter the number of people: ");
    scanf(" %d", &numOfPeople);
    printf("Please enter the number of the person who counts first: ");
    scanf(" %d", &countsFirst);
    printf("Please enter the key number: ");
    scanf(" %d", &key);

    head = (struct node*)malloc(sizeof(struct node));
    p = head;
    for (i = 1; i < numOfPeople; i++)
    {
	// 定义所有人的编号
        p->data = i;
        p->next = (struct node*)malloc(sizeof(struct node));
        p = p->next;
    }
	// 连接成环
    p->data = numOfPeople;
    p->next = head;
    p = head;

    while (p->data != p->next->data)    // 剩下的最后一位是自己首尾相连的
    {
        while(p->data != countsFirst)
            p = p->next;
        if (1 == key)    // 关键数字是1的情况
        {
            for(i = 1; i < numOfPeople; i++)
            {
                printf("%d out!\n", p->data);
                p = p->next;
            }
            printf("%d win! ", p->data);    // 最后一位胜利
            return 0;
        }
        else
        {
            for (i = 1; i < key - 1; i++)
                p = p->next;
        }
        tmp = p->next;
        printf("%d out!\n", tmp->data);
        countsFirst = tmp->next->data;
        p->next = tmp->next;
    }

    printf("%d win! ", p->data);
    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、科研员及工程技术员,尤其适合从事工智能、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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