区间DP HDU2476 区间染色升级版

本文介绍了一种基于区间动态规划的升级版区间染色算法,通过两次区间DP解决复杂的问题。首先进行字符串匹配预处理,然后利用动态规划求解最小染色次数。该算法适用于处理字符串比对与编辑距离相关问题。

区间染色的升级版
相当于两次区间DP
HDU 2476

//MADE BY Y_is_sunshine;
//#include <bits/stdc++.h>
//#include <memory.h>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <sstream>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <string>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <stack>
#include <map>
#include <set>

#define INF 0x3f3f3f3f
#define MAXN 105

const int mod = 1e9 + 7;
const double PI = acos(-1);

using namespace std;

int dp[MAXN][MAXN];

int main()
{
	freopen("data.txt", "r", stdin);

	string s1, s2;
	while (cin >> s1 >> s2) {
		int N = s1.size();
		s1.insert(s1.begin(), ' ');
		s2.insert(s2.begin(), ' ');

		for (int i = 1; i <= N; i++)
			dp[i][i] = 1;

		for (int len = 2; len <= N; len++) {
			for (int i = 1; i + len - 1 <= N; i++) {
				int j = i + len - 1;
				dp[i][j] = INF;
				if (s2[i] == s2[j])
					dp[i][j] = dp[i][j - 1];
				for (int k = i; k < j; k++)
					dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j]);
			}
		}
		int ans[MAXN];
		ans[0] = 0;
		for (int i = 1; i <= N; i++)
			ans[i] = dp[1][i];
		for (int i = 1; i <= N; i++) {
			if (s1[i] == s2[i])
				ans[i] = ans[i - 1];
			else
				for (int j = 1; j < i; j++)
					ans[i] = min(ans[i], ans[j] + dp[j + 1][i]);
		}

		cout << ans[N] << endl;
	}

	

	freopen("CON", "r", stdin);
	system("pause");
	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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值