sgu238:Uncle Vasya and Bags for Potatoes(暴力)

本文探讨了一个涉及背包状态转换的问题,具体为通过特定操作达到不同状态的数量。使用暴力方法解决,并提供了一种简洁的解答思路及代码实现。

题目大意:
      n(n18)个包,并且一个包可能容纳多个包,有以下一种操作:
      选出一个没有被其他包容纳的包a,将a中的所有包b弄出来,再将其他的包nab放入a中。
      给出一个初始状态,问可以通过若干次操作达到的所有状态的种数(包括初始状态)。

分析:
      数据这么小,当然暴力就可以过了。
      不过貌似有一个很神奇的方法答案就是n+(n>1)

AC code:

#include <cstdio>
#include <queue>
#include <vector>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define pb push_back
#define ONLINE_JUDGE
using namespace std;

const int MAXN = 20;

int n;
struct Sta
{
    vector<int> a[MAXN];
    friend bool operator == (const Sta &x, const Sta &y)
    {
        for(int i = 1; i <= n; ++i) 
        {
            if(x.a[i].size() != y.a[i].size()) return false;
            for(int j = 0, sz = x.a[i].size(); j < sz; ++j)
                if(x.a[i][j] != y.a[i][j]) return false;    
        }
        return true;
    }
}s;
vector<Sta> ans;
queue<Sta> q;
bool vis[MAXN];
bool ins[MAXN];
bool out[MAXN];

bool check(const Sta &x)
{
    for(int i = 0, sz = ans.size(); i < sz; ++i)
        if(x == ans[i]) return false;
    ans.pb(x);
    return true;
}

int main()
{
    #ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("sgu238.in", "r", stdin);
    freopen("sgu238.out", "w", stdout);
    #endif

    scanf("%d", &n);
    for(int i = 1; i <= n; ++i)
    {
        int c, x;
        scanf("%d", &c);
        for(int j = 1; j <= c; ++j)
        {
            scanf("%d", &x);
            s.a[i].pb(x);   
        }
        sort(s.a[i].begin(), s.a[i].end());
    }
    ans.pb(s);
    q.push(s);
    while(!q.empty())
    {
        Sta now = q.front(), to;q.pop();
        memset(ins, false, sizeof(ins));
        memset(out, false, sizeof(out));
        for(int i = 1; i <= n; ++i)
            for(int j = 0, sz = now.a[i].size(); j < sz; ++j)
                ins[now.a[i][j]] = true;
        for(int i = 1; i <= n; ++i)
            out[i] = ins[i]^1;
        for(int i = 1; i <= n; ++i)
            if(!ins[i])
            {
                to = now;
                memset(vis, false, sizeof(vis));
                for(int j = 0, sz = to.a[i].size(); j < sz; ++j)
                    vis[to.a[i][j]] = true;
                to.a[i].clear();
                for(int j = 1; j <= n; ++j)
                    if(i != j && !vis[j] && out[j])
                        to.a[i].pb(j);
                if(check(to))
                    q.push(to);
            }
    }
    printf("%d\n", ans.size());

    #ifndef ONLINE_JUDGE
    fclose(stdin);
    fclose(stdout);
    #endif
    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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