poj 1088 (DP)

本文深入探讨了深度学习与动态规划在数据挖掘领域的应用,通过实例展示了如何利用这些技术解决实际问题,包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与回归等关键任务。同时,文章还介绍了数据结构、算法及其在数据处理过程中的作用。

#include<stdio.h>
#include<string.h>

int r , c;
int h[105][105];
int dp[105][105];

int f(int i , int j){

    int max = -1;

    if(dp[i][j] != -1) return dp[i][j];

    if(h[i - 1][j] < h[i][j] && i - 1 >= 0){
        if(max < f(i - 1 , j)){
            max = f(i - 1 , j);
        }
    }
    if(h[i + 1][j] < h[i][j] && i + 1 < r){
        if(max < f(i + 1 , j)){
            max = f(i + 1 , j);
        }
    }
    if(h[i][j - 1] < h[i][j] && j - 1 >= 0){
        if(max < f(i , j - 1)){
            max = f(i , j - 1);
        }
    }
    if(h[i][j + 1] < h[i][j] && j + 1 < c){
        if(max < f(i , j + 1)){
            max = f(i , j + 1);
        }
    }
    return dp[i][j] = max + 1;

}


int main(){

    while(~scanf("%d%d" , &r , &c)){

        memset(dp , -1 , sizeof(dp));

        for(int i = 0 ; i < r ; i ++){
            for(int j = 0 ; j < c ; j ++){
                scanf("%d" , &h[i][j]);
            }
        }

        for(int i = 0 ; i < r ; i ++){
            for(int j = 0 ; j < c ; j ++){
                f(i , j);
            }
        }

        int maxx = -1;

        for(int i = 0 ; i < r ; i ++){
            for(int j = 0 ; j < c ; j ++){
                if(maxx < dp[i][j]){
                    maxx = dp[i][j];
                }
            }
        }

        printf("%d\n" , maxx + 1);

    }


    return 0;
}

思路:简单DP...

代码:



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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