2769 Reduced ID Numbers 同余问题

本文介绍了一个算法,该算法用于寻找一组整数中能够均匀分配的最小正整数除数。通过不断尝试并检查余数,确保每个数字都能被找到的除数整除。使用布尔数组来跟踪已检测到的余数,避免重复。
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <string.h>
using namespace std;
bool p[100001];
int d[100001];
int main()
{
    int ncase;
    cin >> ncase;
    while (ncase--)
    {
        int num;
        cin >> num;
        for (int i=0; i!=num; i++)
           cin >> d[i];
        memset(p,false,sizeof(p));
        for (int i=num; ; i++)
        {
            bool flag=true;
            int set[301],sum=0;
            for (int j=0; j!=num; j++)
            {
                int t=d[j]%i;
                if (p[t])
                {
                    flag=false; break;
                }
                p[t]=true;
                set[sum++]=t;
            }
            if (flag)
            {
                cout << i << endl;
                break;
            }
            for (int j=0; j!=sum; j++)
               p[set[j]]=false;
        }
    }
    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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