hdu 5460 Poker(暴力)

本文介绍了一种解决HDU5460 Poker问题的方法,采用暴力加剪枝策略来处理每组可能得到的数值,并通过优化常数进行效率提升。代码中详细展示了如何使用C++实现这一算法,包括状态压缩、递归合并等关键步骤。

题目链接:hdu 5460 Poker

解题思路

暴力+剪枝,处理出每个集合下可以得到的数,卡一个常数。

代码

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <map>
#include <algorithm>

using namespace std;
const int maxn = (1<<8)+5;
const int limit = 32 * 13 * 13;
typedef long long ll;
typedef map<int,ll>::iterator iter;

int N, Q, X[20], multi[maxn], ct[maxn];
map<int, ll> G[maxn];

int bitcount(int s) { return s == 0 ? 0 : bitcount(s>>1) + (s&1); }

void add (int u, int s, ll k) {
    if (s < 0) return;
    //if (!G[u].count(s)) G[u][s] = 0;
    G[u][s] += k;
}

void merge(int u, int p, int q) {
    for (iter i = G[p].begin(); i != G[p].end(); i++) {
        for (iter j = G[q].begin(); j != G[q].end(); j++) {

            ll k = 1LL * i->second * j->second;
            add(u, i->first + j->first, k * 2);
            add(u, i->first * j->first, k * 2);
            add(u, i->first - j->first, k);
            add(u, j->first - i->first, k);
            if (i->first && j->first % i->first == 0)
                add(u, j->first / i->first, k);
            if (j->first && i->first % j->first == 0)
                add(u, i->first / j->first, k);
        }
    }
}

ll solve () {
    ll ret = 0;

    for (int i = 1; i < (1<<N); i++) {
        int cbit = bitcount(i);

        for (int u = i; u; u = (u-1)&i) {
            int v = u^i;
            if (u < v) break;
            merge(i, u, v);
        }

        if (G[i].count(Q))
            ret += G[i][Q] * cbit * cbit;
    }
    return ret;
}

int main () {
    int cas;
    scanf("%d", &cas);
    for (int kcas = 1; kcas <= cas; kcas++) {
        scanf("%d%d", &N, &Q);
        for (int i = 0; i < (1<<N); i++) G[i].clear();

        for (int i = 0; i < N; i++) {
            scanf("%d", &X[i]);
            G[1<<i][X[i]] = 1;
        }
        printf("Case #%d: %lld\n", kcas, solve());
    }
    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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