poj-2230- Watchcow

本文介绍了一种解决有向图欧拉回路问题的算法实现,通过使用pair类型来标记已经遍历过的边,并借助深度优先搜索(DFS)的方法确保每条边被正向和反向各遍历一次。

题意:

对于给出的每条边都要正向反向都走一遍,其实就是有向图的欧拉回路.用了pair类型方便标记每条走过的边,参照欧拉回路的模板就可以了。

ps:特别鸣谢jacknazi的指点。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<vector>
using namespace std;
typedef pair<int,int> P;
vector<P> g[10010];
int vis[1000010];
int n,m;
void dfs(int u){
	for(int i = 0; i < g[u].size(); i++){
		P v = g[u][i];
		if(!vis[v.second]){
			vis[v.second] = 1;
			dfs(v.first);
		}
	}
	printf("%d\n",u); 
}
int main(){
	int u,v;
	while(scanf("%d %d",&n,&m)!=EOF){
		int tot = 0;
		for(int i=1;i<=m;i++){
			scanf("%d %d",&u,&v);
			g[u].push_back({v,++tot});
			g[v].push_back({u,++tot});
		}
		memset(vis,0,sizeof(vis));
		dfs(1);
	}
	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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