HDU 1059 Dividing (多重背包)

本文介绍了一个解决背包问题的C++程序实现,通过动态规划的方法来处理不同容量和价值的物品组合,以达到最大价值。文章提供了完整的代码示例,包括0-1背包和完全背包的解决方案,并展示了如何通过递归分解的方式优化计算过程。

传送门:HDU 1059

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
int V,v;
int data[7],dp[120001];
void bag01(int c,int w)
{
    for(int j=V;j>=c;j--)
        dp[j]=max(dp[j],dp[j-c]+w);
}
void bagall(int c,int w)
{
    for(int j=c;j<=V;j++)
        dp[j]=max(dp[j],dp[j-c]+w);
}
void dcbag(int c,int w,int n)
{
    if(c*n>V) bagall(c,w);
    else
    {
        int num=1;
        while(num<n)
        {
            bag01(c*num,w*num);
            n-=num;
            num+=num;
        }
        bag01(c*n,w*n);
    }
}
int main()
{

    int sum,t=1;
    while(~scanf("%d%d%d%d%d%d",&data[1],&data[2],&data[3],&data[4],&data[5],&data[6]))
    {
        if(data[1]==0&&data[2]==0&&data[3]==0&&data[4]==0&&data[5]==0&&data[6]==0) break;

        cout<<"Collection #"<<t<<":"<<endl;
        sum=data[1]+data[2]*2+data[3]*3+data[4]*4+data[5]*5+data[6]*6;
        if(sum%2!=0) cout<<"Can't be divided."<<endl<<endl;
        else
        {
           V=sum/2;
           memset(dp,0,sizeof(dp));
           for(int i=1;i<=6;i++) dcbag(i,i,data[i]);
           if(dp[V]==V) cout<<"Can be divided."<<endl<<endl;
           else         cout<<"Can't be divided."<<endl<<endl;
        }
        t++;
    }
    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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