ZOJ1985

题意大致就是求一个最大矩形,方法就是利用r,l数组记录,以这个点为最低点时的左右可到达的范围,然后向左向右迭代搜就行了。
#include<cstdio>
int n;
long long h[100010];
long long l[100010],r[100010];
long long max(long long a,long long b)
{
     return a>b?a:b;
}
int main()
{
    while(scanf("%d",&n),n)
    {
                    for(int i=1;i<=n;i++)
                            scanf("%lld",h+i);
                    for(int i=1;i<=n;i++)
                    {
                            l[i]=i;
                            r[i]=i;
                    }
                    h[0]=-1;
                    h[n+1]=-1;//设置边界
                    for(int i=2;i<=n;i++)
                    {
                            int j=i;
                            while(h[i]<=h[l[j]-1])//迭代搜索
                                                  j=l[j]-1;
                            l[i]=l[j];
                    }
                    for(int i=n-1;i>=1;i--)
                    {
                            int j=i;
                            while(h[i]<=h[r[j]+1])
                            j=r[j]+1;
                            r[i]=r[j];
                    }
                    long long ans=-1;
                    for(int i=1;i<=n;i++)  
                    {
                            ans=max(h[i]*(long long)(r[i]-l[i]+1),ans);
                    }
                    printf("%lld\n",ans);          
    }
    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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