UVA 11024 - Circular Lock(数论+推理)

本文介绍了解决UVA11024-CircularLock问题的方法,包括推导公式、核心思路及具体代码实现。通过分析矩阵操作与求解目标值的关系,阐述了如何利用数学公式来判断矩阵是否能被构造以满足特定条件。此外,还提供了完整的C++代码示例,帮助读者理解和实践解决方案。

UVA 11024 - Circular Lock

题目链接

题意:给定一个矩阵,每次能在一行或者一列都加1,问能否构造出满足每个位置%P都等于0的矩阵,P的得到方法为矩阵p所有数字的gcd

思路:推公式啊,一共4个加值的方法,分别为A,B,C,D
A + C 加到A位置上a + k1 p,a为原位置差多少为p的倍数
同理
A + D 加到A位置上b + k2
p
B + C 加到A位置上c + k3 p
B + D 加到A位置上d + k4
p
这样一来消掉就得到a - b - c + d + (k1 - k2 - k3 + k4) * p = 0;

因此只要判断a - b - c + d是否是p的倍数,如果是就必然能构造出

代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>

int t, s[2][2], p[2][2];

int gcd(int a, int b) {
	return b == 0 ? a : gcd(b, a % b);
}

int main() {
	scanf("%d", &t);
	while (t--) {
		for (int k = 0; k < 2; k++) {
			for (int i = 0; i < 2; i++)
				scanf("%d", &s[k][i]);
			for (int i = 0; i < 2; i++)
				scanf("%d", &p[k][i]);
		}
		int P = p[0][0];
		for (int i = 0; i < 2; i++)
			for (int j = 0; j < 2; j++)
				P = gcd(P, p[i][j]);
		int sum = 0;
		for (int i = 0; i < 2; i++) {
			for (int j = 0; j < 2; j++) {
				if (i == j) sum -= P - s[i][j];
				else sum += P - s[i][j];
			}
		}
		printf("%s\n", sum % P == 0 ? "Yes" : "No");
	}
	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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