UVA 10911 - Forming Quiz Teams

题目链接~~>

做题感悟:这题刚接触最优配对问题的第一题,开始因为数组开小了wa了一次。

解题思路:请点击~>

代码(二维):

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<map>
#include<string>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std ;
const double PI = 3.1415926 ;
const double INF = 99999999 ;
const int MX =25 ;
int n ;
double dp[MX][1<<20] ; // 开数组要注意
struct node
{
    double x,y ;
}T[MX] ;
double dis(node a,node b)// 计算两点距离
{
    return sqrt(pow(a.x-b.x,2.0)+pow(a.y-b.y,2.0)) ;
}
double min(double x,double y) // 比较大小
{
    return  x < y ? x : y ;
}
void DP()
{
    for(int i=0 ;i<n ;i++)
      for(int s=0 ;s<(1<<(i+1)) ;s++)
      {
          s ? dp[i][s]=INF : dp[i][s]=0 ;
          if(s&(1<<i))
          {
             for(int j=i-1 ;j>=0 ;j--)
               if(s&(1<<j))
                  dp[i][s]=min(dp[i][s],dis(T[i],T[j])+dp[i-1][s^(1<<i)^(1<<j)]) ;
          }
          else if(i)
             dp[i][s]=dp[i-1][s] ;  // i-1 的最优解复制下来
      }
}
int main()
{
    char s[MX] ;
    int q=1 ;
    while(~scanf("%d",&n)&&n)
    {
        n=n*2 ;
        for(int i=0 ;i<n ;i++)
           scanf("%s%lf%lf",s,&T[i].x,&T[i].y) ;
        DP() ;
        printf("Case %d: %.2lf\n",q++,dp[n-1][(1<<n)-1]) ;
    }
    return 0 ;
}

代码(一维):

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<map>
#include<string>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std ;
const double PI = 3.1415926 ;
const double INF = 99999999 ;
const int MX =25 ;
double dp[1<<MX] ;
int n,S ;
struct node
{
    double x,y ;
}T[MX] ;
double dis(node a,node b)
{
    return sqrt(pow(a.x-b.x,2.0)+pow(a.y-b.y,2.0)) ;
}
double min(double x,double y)
{
    return  x > y ?  y : x ;
}
void DP()
{
    for(int s=1 ;s<S ;s++)
    {
        dp[s]=INF ;
        for(int i=n-1 ;i>=0 ;i--)
         if(s&(1<<i))
         {
             for(int j=i-1 ;j>=0 ;j--)
              if(s&(1<<j))
                 dp[s]=min(dp[s],dis(T[i],T[j])+dp[s^(1<<i)^(1<<j)]) ;
         }
    }
}
int main()
{
    char s[MX] ;
    int q=1 ;
    while(~scanf("%d",&n)&&n)
    {
        n=n*2 ;
        S=1<<n ;
        for(int i=0 ;i<n ;i++)
          scanf("%s%lf%lf",s,&T[i].x,&T[i].y) ;
        DP() ;
        printf("Case %d: %.2lf\n",q++,dp[S-1]) ;
    }
    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

打赏作者

Muti-Agent

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

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