2019年2月2日训练日记

作者分享了在腊月28这一天的算法练习体验,包括打印图形、字符改变、颜色精简等题目的解决思路,以及炮兵阵地问题的优化过程。

今天是腊月28了,年味是越来越浓了,上午UC湖区买了点年货,下午开始做题的,做了打印图形,循环就可以解决。然后做了字符改变,这道题如果用字原始的查找变换在输出就特别麻烦了,直接在查找中就饿输出就比较简单,不用改变数组下标。然后做了颜色精简,简单题,按照题目中的公式去和集合中的颜色进行计算距离,取最小的即可,如果有最小距离相同的,取最前面的那个。炮兵阵地是比肩复杂的了,主要是一直超时,优化了好多遍才对,总大小是4*4,最多16个点,可以二进制枚举每个地方放不放大炮,然后对地图每一行,每一列进行验证。总复杂度是
O(2n∗n × n2)O(2n∗n × n2) 。
加油!!!

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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