UVAlive 6560 - The Urge to Merge(状压dp)

本文介绍了一种使用状态压缩动态规划(状压DP)解决LA6560问题的方法,通过将问题转化为状态转移方程,利用位运算实现优化,最终求得最优解。

LA 6560 - The Urge to Merge

题目链接

思路:状压dp,1表示要和下一个位置竖直乘,0表示不,这样递推下去即可

代码:

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

const int N = 1005;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

int g[N][3], dp[2][8], n;

bool judge(int u, int f) {
	for (int i = 0; i < 3; i++)
		if (u&(1<<i) && f&(1<<i)) return false;
	return true;
}

int cal(int x, int u, int f) {
	int ans = 0;
	for (int i = 0; i < 3; i++) {
		if (f&(1<<i))
			ans += g[x][i] * g[x - 1][i];
	}
	int s = u|f;
	int tmp1 = 0, tmp2 = 0;
	if (!(s&1) && !(s&2)) tmp1 = g[x][0] * g[x][1];
	if (!(s&2) && !(s&4)) tmp2 = g[x][1] * g[x][2];
	ans += max(tmp1, tmp2);
	return ans;
}

int main() {
	int cas = 0;
	while (~scanf("%d", &n) && n) {
		for (int i = 0; i < 3; i++)
			for (int j = 1; j <= n; j++)
				scanf("%d", &g[j][i]);
		memset(dp[0], 0, sizeof(dp[0]));
		int now = 0, pre = 1;
		int ans = 0;
		for (int i = 1; i <= n; i++) {
			swap(now, pre);
			memset(dp[now], 0, sizeof(dp[now]));
			for (int j = 0; j < 8; j++) {
				for (int k = 0; k < 8; k++) {
					if (judge(j, k)) {
						dp[now][j] = max(dp[now][j], dp[pre][k] + cal(i, j, k));
					}
				}
				if (i == n) ans = max(ans, dp[now][j]);
			}
		}
		printf("Case %d: %d\n", ++cas, 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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