最长公共子序列

本文深入探讨了最长公共子序列(LCS)算法的核心概念与实现细节,通过具体实例展示了如何计算两个序列的最长公共子序列,适用于算法学习与字符串比较场景。

设X={x1,x2,...,xm},Y={y1,y2,...,yn},Z={z1,...,zk},Z为X和Y的LCS

若xm=yn,则zk=xm=yn, Zk-1 为 Xm-1 和 Yn-1 的LCS

若xm!=yn,设zk!=xm, Z 为 Xm-1 和 Y 的LCS

若xm!=yn,设zk!=yn, Z 为 X 和 Yn-1 的LCS

设C(i,j)为Xi和Yj的LCS长度

当i==0或j==0时,C(i,j)=0

当A[i]=B[j]时,C(i,j)=C(i-1,j-1)+1;

当A[i]!=B[j]时,C(i,j)=max{C(i-1,j),C(i,j-1)}

标记函数

下面介绍一个实例:设s1={1,3,4,5,6,7,7,8},s2={3,5,7,4,8,6,7,8,2},要想打印其公共序列,需要倒着往回推。往回推有上图中的三种方向。

此题有两个解,首先介绍一种解。(当c[m-1][n]==c[m][n-1]时,往上推导){3,4,6,7,8}

从c[8][9]开始倒推,s1[8]!=s2[9],所以倒推到c[8][8],(c[8][8]>c[7][9],c[8][9]的值来源于c[8][8]),

s1[8]=s2[8],所以s1[8]为公共解的一部分,并倒推到c[7][7],

s1[7]=s2[7],所以s1[7]为公共解的一部分,并倒推到c[6][6],

s1[6]!=s2[6],倒推到c[5][6](c[5][6]==c[6][5],两个方向相等时,默认向上走)

。。。。倒推到第一行或第一列回溯结束

另一种解。(当c[m-1][n]==c[m][n-1]时,往左推导){3,5,7,7,8}

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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