UVa 10324 - Zeros and Ones

本文介绍了一种针对01串区间判断是否全为0或1的两种算法实现方法。方法一通过统计区间内字符变化次数来判断;方法二则采用前缀和思想,计算指定区间1的数量来确定。

题目:给你一个01串。再给你两个数字,问这两个数字组成的区间的01串是否都是0或者1。

分析:简单题。

            方法1:每次相邻字符不同即发生一次变化,统计变化次数比较即可。

            方法2:统计每个从0开始的区间中1的个数,然后计算区间中的1即可。

注意:不用太纠结于格式。

方法1:

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <string>

using namespace std;

string data;
int  tt,sums[1000010];

int main()
{
	int n,i,j,Min,Max,T = 1;
	while ( cin >> data ) {
		int L = data.length();
		sums[0] = 0;
		for ( i = 1 ; i < L ; ++ i ) {
			sums[i] = sums[i-1];
			if ( data[i] != data[i-1] )
				sums[i] ++;
		}
		
		printf("Case %d:\n",T ++);
		cin >> n;
		while ( n -- ) {
			cin >> i >> j;
			if ( sums[i] == sums[j] )
				printf("Yes\n");
			else printf("No\n");
		}
	}
	return 0;
}

方法2:

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <string>

using namespace std;

string data;
int tt,sums[1000010];

int main()
{
	int n,i,j,Min,Max,T = 1;
	while ( cin >> data ) {
		int L = data.length();
		sums[-1] = 0;
		for ( i = 0 ; i < L ; ++ i )
			sums[i] = sums[i-1] + data[i]-'0';
		
		printf("Case %d:\n",T ++);
		cin >> n;
		while ( n -- ) {
			cin >> i >> j;
			Min = min( i, j );
			Max = max( i, j );
			if ( sums[Max]-sums[Min-1] == 0 || sums[Max]-sums[Min-1] == Max-Min+1 )
				printf("Yes\n");
			else printf("No\n");
		}
	}
	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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