poj 1659 Frogs' Neighborhood

本文介绍了一个基于度序列判断是否能够构建图的问题,并使用Havel-Hakimi定理来实现图的构建过程。通过C++代码示例详细展示了如何根据给定的度序列进行图的构建及验证。

题意:给你一个度序列,判断是否可以建图,若可以建图则输出”YES“并把图的邻接矩阵输出,否则输出“NO”。


思路:Havel-Hakimi定理,在判断的过程中建图。


#include <iostream> 
#include <algorithm>
#include <cstring>

using namespace std;

struct node{
	int index;
	int degree;
};

node a[15];
int n;
bool graph[15][15];

bool cmp(const node &a, const node &b){
	return a.degree > b.degree;
}

void input(){
	cin>>n;
	for(int i = 0; i < n; i++){
		cin>>a[i].degree;
		a[i].index = i;
	}
	memset(graph,0,sizeof(graph));
}

bool check(){
	for(int i = 0; i < n; i++){
		sort(a+i,a+n,cmp);
		int d = a[i].degree;
		if(i+d >= n)
			return false;
		for(int j = i+1; j <= i+d; j++){
			a[j].degree--;
			if(a[j].degree < 0)
				return false;
			graph[a[i].index][a[j].index] = 1;
			graph[a[j].index][a[i].index] = 1;
		}
	}
	return true;
}

void graph_print(){
	for(int i = 0; i < n; i++){
		for(int j = 0; j < n; j++){
			if(j)
				cout<<" ";
			cout<<" "<<graph[i][j];
		}
		cout<<"\n";
	}
}

int main(){
	int t;
	cin>>t;
	while(t--){
		input();
		if(check()){
			cout<<"YES\n";
			graph_print();
		}
		else
			cout<<"NO\n";
		if(t)
			cout<<"\n";
	}
	
	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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