fzu 2125

http://acm.fzu.edu.cn/problem.php?pid=2125

 

#include"stdio.h"
#include"math.h"
__int64 fun(__int64 m,__int64 n)
{
 __int64 sum=0;
 while(m)
 {
  sum+=m%n;
  m=m/n;
 }
 return sum;
}
int main()
{
 __int64 m,n,i,j,h;
 int k;
 scanf("%d",&k);
 while(k--)
 {
  scanf("%I64d%I64d",&n,&m);
  j=-1;
  for(i=1;i<500;i++)
  {
   h=((-i+sqrt(i*i+4*n))/2);//利用近似一元二次方程来解;
   if(h*h+h*fun(h,m)==n)
   {
    j=h;
    break;    
   }
  }
  printf("%I64d\n",j);
 }
 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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