uva10635 Prince and Princess(dp)

本文介绍了一种求解最长公共子序列问题的高效算法,针对大数据集进行优化,通过记录序列元素位置并求解最长递增子序列来降低复杂度。

题目请戳这里

题目大意:给2个序列,求最长公共子序列。

题目分析:传统做法O(p*q),但此题p和q会很大,所以不能那样做。这题需要稍微转化一下,比较2个序列,将一个序列中的元素在另一个序列中出现的位置依次记录下来。对这个序列求一次LIS就可以了。hdu1025跟这个题其实是一个题。

详情请见代码:

#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>

using namespace std;

const int N = 100000;
int id[N],dp[N],lcm[N];
int n,p,q,num;
int bin(int x,int r)
{
    int l,mid,ret;
    l = 1;
    while(l <= r)
    {
        mid = (l + r)>>1;
        if(dp[mid] > x)
            r = mid - 1;
        else
            l = mid + 1;
    }
    return l;
}
int main()
{
    int i,j,t,x;
    int cas = 0;
    scanf("%d",&t);
    while(t --)
    {
        scanf("%d%d%d",&n,&p,&q);
        num = 0;
        memset(id,0,sizeof(id));
        for(i = 1;i <= p + 1;i ++)
            scanf("%d",&x),id[x] = i;
        for(i = 1;i <= q + 1;i ++)
        {
            scanf("%d",&x);
            if(id[x])
                lcm[num ++] = id[x];
        }
        int ans = 0;
        for(i = 0;i < num;i ++)
        {
            int tmp = bin(lcm[i],ans);
            dp[tmp] = lcm[i];
            if(tmp > ans)
                ans ++;
        }
        printf("Case %d: %d\n",++ cas,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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