HDU 2089 不要62(数位DP)

中文题

思路:数位DP,dp[i][j]表示到第i位,最后一位为j的情况,然后根据数位DP进行转移即可

代码:

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

const int N = 12;
int n, m, d[N], dn, dp[N][N];

void get(int x) {
	if (x == 0) {
		dn = 1;
		d[dn] = 0;
		return;
	}
	dn = 0;
	while (x) {
		d[++dn] = x % 10;
		x /= 10;
 	}
 	for (int i = 1; i <= dn / 2; i++)
 		swap(d[i], d[dn - i + 1]);
}

int solve(int x) {
	get(x);
	int pre = 11, flag = 0;
	dp[0][11] = 1;
	for (int i = 1; i <= dn; i++) {
		for (int j = 0; j <= 9; j++) {
			dp[i][j] = 0;
			if (j == 4) continue;
			for (int k = 0; k <= 9; k++) {
				if (k == 4 || (k == 6 && j == 2)) continue;
				dp[i][j] += dp[i - 1][k];
   			}
  		}
		if (flag) continue;
  		for (int j = 0; j < d[i]; j++) {
  			if (j == 4 || (pre == 6 && j == 2)) continue;
  			dp[i][j]++;	
  		}
  		if (d[i] == 4 || (pre == 6 && d[i] == 2)) flag = 1;	
  		pre = d[i];
 	}
 	int ans = 0;
 	for (int i = 0; i <= 9; i++)
 		ans += dp[dn][i];
	if (!flag) ans++;
	return ans;
}

int main() {	
	while (~scanf("%d%d", &n, &m) && n || m) {
		printf("%d\n", solve(m) - solve(n - 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。
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