足球联赛赛程表思路(转)

这个算法叫做蛇环算法。

 即,把所有球队排成一个环形(2列),左边对阵右边,第一支队伍不动,其他队伍顺时针循环,这样就肯定不重复了。
        为了方便说明,假设有8支球队a到h。像下面那样按环形排好。

Python设计足球联赛赛程表程序的思路与简单实现示例

这样,第1轮的对阵就是,(a,h)(b,g)(c,f)(d,e)。
        下一轮的时候,第一支球队a不动,其它球队像齿轮一样顺时针走一格。

Python设计足球联赛赛程表程序的思路与简单实现示例

这样,第2轮的对阵就是,(a,b)(c,h)(d,g)(e,f)。
        齿轮继续滑动,直到回到原点,这样每支球队都跟其它所有7支球队对阵了。

c++部分代码。

bool TeamSchedulType::init( WORD num )
{
    if( !num )
        return false;

    if( num % 2 != 0 )
        return false;

   m_num = num;
   schedule.resize( (num-1)*2 );

   WORD half = num / 2;

   std::vector<WORD>  vec;
   vec.resize( num );

   // 先初始化
   for( size_t i = 0; i < vec.size(); ++i )
   {
       vec[i] = i;
   }

   // 然后开始排
   for( size_t i = 0; i < (vec.size()-1)*2; ++i )
   {
       WORD index = i % (vec.size()-1);
       for( size_t j = 0; j < half; ++j ) 
       {
           WORD home_index = (i+j) % num;
           WORD away_index = (i+num-j-1) % num;
           schedule[i].push_back( std::make_pair( vec[home_index], vec[away_index] ) );
       }
       WORD next_index = (index+1)%num;
       WORD temp = vec[index];
       vec[index] = vec[next_index];
       vec[next_index] = temp;
   }
   return true;
}





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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