2019年3月30日训练日记

博主分享了一次参加编程竞赛的经历,从下午五点连续奋战至凌晨一点多,最终在第二天上午成功解决所有题目并登顶排行榜。期间克服了疲劳和难题,充分体验了编程带来的成就感。

昨天从下午五点就开始做题,中间有段时间没做,然后一直做题到一点多,熬得有点晚了,但是那种ac和排名一直往上的感觉简直不要太爽了,本来一点多还不想睡,但是熬不住了,到了早上七点多室友起床我也跟着醒了,确实困,但是心里一直想着还有三道题就ak了,心里有事就睡不着,赶紧起床去洗把脸,然后把电脑拿出来开始做题,到了十一点终于把所有题都给ac了,排名也到了第一,真爽,那种感觉很棒。不过身体这样熬不住啊,吃个饭就去睡觉了。

以后不能这样熬了,受不了。

做的题无非就是背包问题和一些特别基础的dp,如果能把题意给理解清楚,找出状态转移方程求解并不难。有时候题意不理解就静下心来好好去多读几遍题。状态转移方程就根据题意好好推理得出。如果不知道自己错在哪里了,可以在程序上加几个输出。吧状态转移的每一步作为一个二维数组输出。多看几遍就应该可以理解了。

早睡,不熬夜了!

明天把省赛的题看一下,找一些能做的去练习,希望在五月份可以去比赛锻炼一下。

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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