ZOJ 3721—— Final Exam Arrangement

课程考试时间调度算法

题意为安排时间相交的两门课安排在同一天考试,先排序,然后遍历每一次后面的和前面的有相交的区间,把后一个的区间改为相交的那一部分。

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <cstdio>
using  namespace std;
struct node
{
	int st;
	int et;
	int t;
	int idt;
}c[101000];
bool cmp(node a,node b)
{
	if(a.st==b.st)
	{
		return a.et<b.et;
	}
	return a.st<b.st;
}
int main()
{
	int n;
	while(~scanf("%d",&n))
	{
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			scanf("%d%d",&c[i].st,&c[i].et);
			c[i].idt=i;
		}
		sort(c+1,c+n+1,cmp);
		c[1].t=1;
		int time=1;
		for(int i=2;i<=n;i++)
		{
			if(c[i].st<c[i-1].et)
			{
				c[i].t=time;
				c[i].st = max(c[i].st, c[i-1].st);
				c[i].et = min(c[i].et, c[i-1].et);
			}
			else
			{
				time++;
				c[i].t=time;
			}
		}
		printf("%d\n",time);
		for(int j=1;j<=n;j++)
		{
			if(c[j+1].t==c[j].t)
			{
				printf("%d ",c[j].idt);
			}
			else
			{
				printf("%d\n",c[j].idt);
			}
		}
	}
	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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