hdu1004

map。。。话说map真的是弱项了。。而且学长讲课因为身体原因没有能听。。。。比较忧伤

这个题就是比较简单的map了【虽然比较简单还是谢谢丛九九了。。。】

题意就是每一个string(颜色)对应一个出现次数,输出出现次数最多的颜色。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <map>
using namespace std;
string str;
int n;
int main()
{
    map<string,int> ballon;
    map<string,int> :: iterator it;//迭代器
    while(scanf("%d",&n),n)//读入颜色,如果出现过这个颜色,则对应的值+1,否则加入这个颜色
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            cin>>str;
            it=ballon.find(str);
            if(it!=ballon.end())
            {
                it->second++;
            }
            else
                ballon.insert(pair<string,int>(str,1));
        }
        int maxn=0;
        for(it=ballon.begin();it!=ballon.end();it++)//求最大啊
        {
            if(it->second>maxn)
            {
                str=it->first;
                maxn=it->second;
            }
        }
        cout<<str<<endl;
        ballon.clear();
    }
}


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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