The Monster CodeForces - 918C

本文解析了Codeforces比赛中的C题,介绍了一种巧妙的括号匹配算法。通过跟踪左括号的值域而非单一值,算法能更灵活地处理问号作为括号的不确定性,实现了有效的括号匹配。

http://codeforces.com/contest/918/problem/C

借鉴的很巧妙的方法

普通括号匹配开一个变量就够 但是这里有问号 随便决定它的朝向肯定不对 可以将还剩多少左括号这个具体值变为一个值域 详见注释

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int n;
char ch[5010];

int main()
{
    int i,j,l,r,ans;
    scanf("%s",ch);
    n=strlen(ch),ans=0;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        l=0,r=0;
        for(j=i;j<n;j++)
        {
            if(ch[j]=='(') l++,r++;
            else if(ch[j]==')') l--,r--;
            else l--,r++;//朝左或右都有可能
            if(r<0) break;//当最大值都小于零时说明就算加上问号也无法完成匹配 该段已经非法
            if(l<0) l=0;//若最大值大于等于零而最小值小于零 则说明有未匹配的问号 朝向暂时不明 但是肯定不能向左
            if((j-i+1)%2==0&&l==0) ans++;//此时如果有多余括号 在长度为偶数时自动匹配一下就好
        }
    }
    printf("%d\n",ans);
    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。
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