UVa OJ 10344

1、回溯法,枚举运算符和操作数,不要忘记修改vis数组。

2、确确实实感觉到自己解题能力有所提高O(∩_∩)O~这么一道通过率不算高的题,竟然很快写出并一次AC。。。

#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int a[6],vis[6];
bool dfs(int num,int depth){
    if(num==23&&depth==5){
         return true;
    }
    if(depth==0){
        for(int i=1;i<=5;i++){
           vis[i]=1;
           if(dfs(a[i],depth+1)) return true;
           vis[i]=0;
        }
    }
    else{
        for(int i=1;i<=5;i++)
           if(!vis[i]){
               vis[i]=1;
               if(dfs(num+a[i],depth+1)) return true;
               if(dfs(num-a[i],depth+1)) return true;
               if(dfs(num*a[i],depth+1)) return true;
               vis[i]=0;
           }
    }
    return false;
}
int main(){
    //freopen("a.txt","r",stdin);
    while(1){
       for(int i=1;i<=5;i++)
          scanf("%d",&a[i]);
       if(a[1]==0)break;
       memset(vis,0,sizeof(vis));
       if(dfs(0,0))
           printf("Possible\n");
       else
           printf("Impossible\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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