noip2011-观光公交

这是一个使用C++编写的程序,主要功能包括从文件中读取数据并进行特定的运算处理。程序涉及文件操作、数据结构应用及算法实现等内容。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int maxn=1010,maxm=10010;

int st[maxn],last[maxn],d[maxn],sum[maxn],cao[maxn];
int n,m,k,ans=0;

void init()
{
    freopen("wiki1139.in","r",stdin);
	freopen("1wiki1139.out","w",stdout);
}

void readdata()
{
	scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
	for(int i=1;i<n;i++) scanf("%d",&d[i]);
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		int a,b,c;
		scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
		sum[c]++; last[b]=max(last[b],a); ans-=a;
	}
	for(int i=1;i<=n;i++) st[i]=max(last[i-1],st[i-1])+d[i-1];
}

void work()
{
	for(int i=1;i<=k;i++)
	{
		for(int i=n;i>1;i--)
		{
			if(!d[i-1]) cao[i-1]=0;
			else 
			{
				cao[i-1]=sum[i];
				if(st[i]>last[i]) cao[i-1]+=cao[i];
			}
		}
		int gan=0,w;
		for(int j=1;j<n;j++)
		{
			if(gan < cao[j])
			{
				gan=cao[j];
				w=j;
			}
		}
		if(!gan) break;
		d[w]--;
		for(int k=1;k<=n;k++) st[k]=max(st[k-1],last[k-1])+d[k-1];
	}
	for(int i=1;i<=n;i++) ans+=st[i]*sum[i];
	printf("%d",ans);
}

int main()
{
	init();
	readdata();
	work();
	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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