hdu 5569 matrix(dp)

本文提供了一种解决 HDU5569 Matrix 问题的有效算法。通过使用动态规划方法,该算法能够在二维矩阵中找到从左上角到右下角的最优路径。文章详细介绍了实现步骤,并提供了完整的 C++ 代码示例。

题目链接:hdu 5569 matrix

代码

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

using namespace std;
const int maxn = 1005;
const int inf = 0x3f3f3f3f;

int N, M, A[maxn][maxn], dp[maxn][maxn];

int solve () {
    memset(dp, inf, sizeof(dp));
    dp[1][0] = dp[0][1] = 0;
    for (int i = 1; i <= N; i++) {
        for (int j = 1; j <= M; j++) {
            if ((i + j)&1)
                dp[i][j] = min(dp[i-1][j] + A[i-1][j] * A[i][j], dp[i][j-1] + A[i][j-1] * A[i][j]);
            else
                dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
        }
    }
    return dp[N][M];
}

int main () {
    while (scanf("%d%d", &N, &M) == 2) {
        for (int i = 1; i <= N; i++) {
            for (int j = 1; j <= M; j++)
                scanf("%d", &A[i][j]);
        }   
        printf("%d\n", 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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