bzoj1648: [Usaco2006 Dec]Cow Picnic 奶牛野餐

本文介绍了一种通过K次深度优先搜索(DFS)来解决特定图论问题的方法。该算法利用了DFS遍历图的特点,并记录每个节点被访问的次数以确定符合条件的节点。文章详细解释了算法的实现细节,并提供了完整的代码示例。

分析:直接k次dfs,设一个cnt[i]表示第i个点被经过的次数,那么明显,cnt[i]=k时这个点是可以的。。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
#define fo(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define fd(i,a,b) for(int i=a;i>=b;i--)
using namespace std;
int n,m;
const int N=1e5+5;
int tot,head[N],next[N],go[N],d[N],bz[N],k;
inline void add(int x,int y)
{
    go[++tot]=y;
    next[tot]=head[x];
    head[x]=tot;
}
int vis[1005];
int cnt[N];
inline void dfs(int x)
{
    vis[x]=1;
    cnt[x]++;
    int i=head[x];
    while (i)
    {
        int v=go[i];
        if (!vis[v])
        {
            dfs(v);
        }
        i=next[i];
    }
}
int main()
{
    scanf("%d%d%d",&k,&n,&m);
    memset(bz,0,sizeof(bz));
    fo(i,1,k)scanf("%d",&d[i]),bz[d[i]]=1;
    fo(i,1,m)
    {
        int x,y;
        scanf("%d%d",&x,&y);
        add(x,y);
    }
    int ans=0;
    fo(i,1,k)
    {
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        dfs(d[i]);
        //if (cnt==k-1)ans++;
    }
    fo(i,1,n)
    if (cnt[i]==k)ans++;
    printf("%d\n",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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