[bzoj2115]Xor

本文详细解析了 BZOJ2115 题目 (Xor) 的解题思路,通过将路径视为多个环与特定路径的组合,采用深度优先搜索(DFS)和线性基算法解决环问题,最终得出最优解。

[bzoj2115]Xor


冷静分析,然后我们发现路径就相当于是若干个环加上任意一条1-n的路径。

然后我们还可以发现这条路径任取一个来算,一定能和环组合出所有路径的情况。

我们把环用dfs处理出来,线性基就行了。

  • 代码
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=5e4+5,M=2e5+5;
int n,m;
int hed[N],to[M],nxt[M],cnt;ll val[M];
inline void adde(int u,int v,ll w){
    ++cnt;to[cnt]=v,nxt[cnt]=hed[u],val[cnt]=w;hed[u]=cnt;
}
ll d[N];bool vis[N];
ll loop[2000010];int ccnt;
inline void dfs(int x){
    vis[x]=true;
    for(int i=hed[x];i;i=nxt[i]){
        int v=to[i];
        if(!vis[v]){
            d[v]=d[x]^val[i];
            dfs(v);
        }else
            loop[++ccnt]=d[v]^d[x]^val[i];
    }
}
ll base[100];

void guass(){
    for(int i=1;i<=ccnt;i++){
        if(!loop[i])continue;
        for(int j=63;~j;j--)if((loop[i]>>j)&1){
            if(!base[j]){base[j]=loop[i];break;}
            else loop[i]^=base[j];
        }
    }
}

int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=m;i++){
        int u,v;ll w;scanf("%d%d%lld",&u,&v,&w);
        adde(u,v,w);adde(v,u,w);
    }
    dfs(1);
    ll ans=d[n];
    guass();
    for(int i=63;~i;i--)if(base[i])
        if((ans^base[i])>ans)ans^=base[i];
    printf("%lld\n",ans);
}

 

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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