openjudge 2787 小兔子捡金币 模拟

题目:
http://noi.openjudge.cn/ch0207/2987/

模拟;

思路:
离线操作;
记录每一层最后一个数(最大);
然后模拟;

主要步骤:

1.初始化;
2.求出x,y所在层数;
3.蛇形矩阵的模拟;

又丑又长的代码;

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>

using namespace std;

const int MAXN=10001;
int n,m;
int a[MAXN],ask[MAXN];

void init()
{
    int k=n,cnt=1,sum=0,h;
    if(n%2) h=n/2+1;
    else h=n/2;
    while(cnt<=h)
    {
        sum+=k*4-4,a[cnt]=sum;
        ask[cnt]=k*4-4,k-=2,cnt++;
    }
    cnt--;
    if(n%2) a[cnt]=a[cnt-1]+1;
    return;
}

int calc(int x,int y)
{
    int k,fx=x,fy=y;
    if(n%2)
    {
        if(fx>n/2+1) fx=abs(fx-n)+1;
        if(fy>n/2+1) fy=abs(fy-n)+1;
    }
    else
    {
        if(fx>n/2) fx=abs(fx-n)+1;
        if(fy>n/2) fy=abs(fy-n)+1;
    }
    k=min(fx,fy);

    int x1,y1,maxn,cnt=0;
    if(x==y && n%2 && x==n/2+1) return a[k];
    else x1=k+1,y1=k;
    maxn=(ask[k]+4)/4;

    x1--;
    int ans=a[k]-ask[k]+1;
    if(x1==x && y1==y) return ans+cnt;
    while(y1<k+maxn-1)
    {
        y1++,cnt++;
        if(x1==x && y1==y) return ans+cnt;
    }
    while(x1<k+maxn-1) 
    {
        x1++,cnt++;
        if(x1==x && y1==y) return ans+cnt;
    }
    while(y1>k)
    {
        y1--,cnt++;
        if(x1==x && y1==y) return ans+cnt;
    }
    while(x1>k+1)
    {
        x1--,cnt++;
        if(x1==x && y1==y) return ans+cnt;
    }
}

void solve()
{
    int x,y;
    scanf("%d%d",&m,&n);
    init();
    while(m--)
    {
        scanf("%d%d",&x,&y);
        printf("%d\n",calc(x,y));
    }
}


int main()
{
    solve();
    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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