CodeForces NO.534A Exam(水,,,输出排列后的编号,,,)

本文提供了一种解决CodeForces编号为534A的问题的有效方法,该问题要求对1到n的整数进行排列,确保任意相邻两数之差的绝对值不为1。通过巧妙地交替输出偶数和奇数来实现这一目标。

问题描述:

给你一个整数n,让你对(1---n)这n个数排列使得前后两个数作差的绝对值不等于1;

题目链接:CodeForces NO.534A

思路:

绝壁智商压制,Y的我竟然用了next.permutation(),毫无疑问TLE,,,其实很简单,看代码。

代码:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<cstring>
#include<string>
#include<vector>
#include<set>
using namespace std;

#define X first
#define Y second
#define PI 3.1415926

const int MAX = 2010;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

int main(){
    int n;
    cin >> n;
    int flag = 0;
    if(n == 2 || n == 1){
        printf("1\n");
        printf("1\n");
        return 0;
    }
    if(n == 3){
        printf("2\n");
        printf("1 3\n");
        return 0;
    }
    printf("%d\n", n);
    for(int i = 2; i <= n; i+=2){
        printf("%d ",i);
    }
    for(int i = 1; i <= n; i+=2){
        printf("%d ",i);
    }
    printf("\n");
    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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