【CodeChef】LCH15JGH Many bananas

本文探讨了CodeChef比赛中LCH15JGH题目的解决方案,重点介绍了如何使用位运算优化的暴力方法来高效求解Many Bananas问题。

暴力可以水过。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
char inc;
inline void get(int& x)
{
	x = 0;inc = getchar();
	while(!isdigit(inc))inc=getchar();
	while(isdigit(inc))
	{
		x=x*10+inc-'0';
		inc=getchar();
	}
}
#define maxn 100010
int n,m,a[maxn],vmax;
char op[2];
int main()
{
	get(n);
	int x,y;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		get(x);get(y);
		a[x] = y;
		vmax = max(vmax,x);
	}
	get(m);
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		scanf("%s",op);get(x);
		if(*op=='?')
		{
			long long tot = 0;
			for(int j=2;j<=vmax;j++)
			{
				tot+=(x%j)*(long long)a[j];
			}
			printf("%lld\n",tot);
		}
		else if(*op=='+')
		{
			a[x]++;vmax=max(vmax,x);
		}
		else
		{
			a[x]--;
			for(int j=vmax;j>=1;j--)
			if(a[j])
			{
				vmax = j;
				break;
			
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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