算法作业station

本文介绍了一种改进的算法,用于解决最大子序列问题,通过对原始数组进行后向遍历,预计算每个位置右侧的最大值,从而避免了在遍历过程中重复计算,显著提高了算法效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在这里插入图片描述

  • 下面是第一遍的代码,结果超时了,考虑改进一下post数组的求法,可以直接在最开始就从后向前遍历一遍数组,记录当前比较得到的最大值并记录下来。
#include <iostream>
#include <stack>
#define maxSize 100010
using namespace std;
int num[maxSize];
int order[maxSize];
int *post;//后续数组 
int main()
{
	int n;
	int pmax=0;
	int j=0;//搜索标志 
	int a;//临时存储pop出来的变量
	int k=0;//order数组尾标记 
	cin >> n;
	stack <int> s;
	for(int i=0;i<n;++i)
	{
		cin >> num[i];
	}
	post=&(num[j]);
	pmax=num[j];
	for(int i=0;post[i]!='\0';++i)
	{
		if(post[i]>pmax)
		{
			pmax=post[i];
		}
	}
	while(true)
	{
		if(num[j]=='\0'&&s.empty()==1)
		{
			break;
		}
		while(s.empty()==1 || pmax>s.top())
		{
			s.push(num[j++]);
			post=&(num[j]);
			pmax=num[j];
			for(int i=0;post[i]!='\0';++i)
			{
				if(post[i]>pmax)
				{
					pmax=post[i];
				}
			}
		}
		a=s.top();
		s.pop();
		order[k++]=a;
	}
	int temp=0;
	for(int i=0;i<k;i++)
	{
		if(++temp==1)
		{
			cout << order[i];
		}
		else
		{
			cout << ' ' << order[i];
		}
	}
//	cout << endl;
	return 0;
} 
  • 看不懂之前写的就重新写了一遍,测试通过
#include <iostream>
#include <stack>
using namespace std;
int num[101000];
int num_post_max[101000];
int order[101000];
int j=0;//遍历游标,用于order数组
int main(){
	int n;
	cin >> n;
	for(int i=0;i<n;++i){
		cin >> num[i];
	}
	int pmax_sub = n-1;
	for(int i=n-1;i>=0;--i){
		if(num[i]>num[pmax_sub]){
			pmax_sub=i;
		}
		num_post_max[i]=num[pmax_sub];
	}
	int k=0;//遍历游标,用于num数组
	int top=0;
	stack <int> sta;
	sta.push(num[k++]);
	while(true)
	{
		if(num[k]=='\0'&&sta.empty()==1)
		{
			break;
		}
		while(sta.empty()==1 || num_post_max[k]>sta.top())
		{
			sta.push(num[k++]);
		}
		order[j++]=sta.top();//输出序列用order存储
		sta.pop();
	}
	
	//最后没有多余空格的输出
	int temp=0;
	for(int i=0;i<j;i++)
	{
		if(++temp==1)
		{
			cout << order[i];
		}
		else
		{
			cout << ' ' << order[i];
		}
	}
	return 0;
}
### 遗传算法在线平衡优化中的应用 遗传算法作为一种基于自然选择和进化机制的启发式搜索技术,在求解复杂组合优化问题方面具有显著优势。对于线平衡问题(Line Balancing Problem),其目标通常是通过合理分配工作站的任务来最小化生产周期时间或最大化生产线效率。 #### 1. 线平衡问题概述 线平衡问题是工业工程领域的重要研究课题之一,主要涉及将一系列任务分配到多个工作站上,使得各站的工作负载尽可能均衡,同时满足先决条件约束和其他限制条件[^1]。这类问题通常属于NP难问题,因此传统精确方法难以有效处理大规模实例。 #### 2. 遗传算法的核心要素应用于线平衡问题 为了利用遗传算法解决线平衡问题,需定义以下几个关键组成部分: - **编码方式** 编码方案决定了个体基因型表示形式以及如何映射至实际解决方案空间。针对线平衡问题,可以采用整数向量编码法,其中每个位置代表某项作业被指派给哪个工位;或者使用优先级列表编码,按照特定顺依次安排各项活动直至完成整个流程设计。 - **适应度函数构建** 设计合理的适应度评估标准至关重要,因为它直接影响种群演化方向及最终收敛质量。在线平衡场景下,可选取总闲置时间为衡量指标——即所有机器设备等待下一个工到来所耗费的时间之和越少越好;另外还需考虑其他因素如最大完工期限违反程度等作为惩罚项加入总体评价体系之中。 - **遗传操作设定** 包括交叉与变异两大类基本算子: - *单/多交叉*:随机挑选两个父代染色体片段进行交换重组生成新后代; - *部分匹配交叉(PMX)* 或者循环交叉(CX)更适合保持排列结构特性不变的情况下引入多样性; - 对于变异,则可以通过调整某些选定元素值域范围内的取值重新赋予新的属性特征从而避免陷入局部最优陷阱。 #### 3. 实现步骤说明 以下是运用Python语言编写的一个简化版框架用于演示目的: ```python import random class GAForLB: def __init__(self, tasks, max_time, pop_size=50, generations=100): self.tasks = tasks # Task durations list self.max_time = max_time # Maximum allowed cycle time per station self.pop_size = pop_size # Population size self.generations = generations # Number of iterations def initialize_population(self): """Generate initial population.""" pass # Placeholder for initialization logic def evaluate_fitness(self, individual): """Calculate fitness value based on idle times and violations.""" pass # Fitness evaluation function here def selection(self, population): """Select parents using tournament or roulette wheel methods.""" pass # Selection mechanism implementation def crossover(self, parent1, parent2): """Perform genetic recombination between two individuals.""" pass # Crossover operation details def mutate(self, child): """Apply mutation with small probability to maintain diversity.""" pass # Mutation process definition def run_algorithm(self): """Main loop controlling evolution over specified number of epochs.""" best_solution = None # Track optimal result found so far # Start iterative improvement procedure... return best_solution # Return final answer after termination condition met. ``` 上述伪代码仅提供了一个大致轮廓供参考学习,请读者自行补充完善具体细节部分以便适用于具体的业务需求环境当中去实践验证效果如何改进现有工艺布局规划决策支持系统性能表现水平达到预期目标要求范围内为止即可停止进一步探索尝试过程结束退出程运行状态恢复正常待机模式准备接受下一波挑战任务指令下达执行命令行动起来吧! ---
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