[DP] 51Nod 1293 球与切换器

本文介绍了一个基于特定切换器状态计算球通过路径的算法。通过跟踪每个切换器的状态(0、1或-1),该算法能够确定给定总数的球如何在网格中分布,即向右或向下移动的数量。算法使用动态规划进行高效计算,并通过实例展示了具体的实现过程。

经过该切换器的球的总量是k,发现如果是该位置的值是1,那么会有(k+1)/2的球像右去,剩下的球向下去。如果该位置的值是-1,那么会有(k+1)/2的球像下去,剩下的球向右去。


#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;

inline char nc(){
  static char buf[100000],*p1=buf,*p2=buf;
  if (p1==p2) { p2=(p1=buf)+fread(buf,1,100000,stdin); if (p1==p2) return EOF; }
  return *p1++;
}

inline void read(int &x){
  char c=nc(),b=1;
  for (;!(c>='0' && c<='9');c=nc()) if (c=='-') b=-1;
  for (x=0;c>='0' && c<='9';x=x*10+c-'0',c=nc()); x*=b;
}

inline void read(ll &x){
  char c=nc(),b=1;
  for (;!(c>='0' && c<='9');c=nc()) if (c=='-') b=-1;
  for (x=0;c>='0' && c<='9';x=x*10+c-'0',c=nc()); x*=b;
}

const int N=1005;

int n,m,a[N][N];
ll f[2][N][N];

int main(){
  read(m); read(n); read(f[0][1][1]);
  for (int i=1;i<=n;i++) for (int j=1;j<=m;j++) read(a[i][j]);
  for (int i=1;i<=n;i++)
    for (int j=1;j<=m;j++)
      if (a[i][j]==0){
	f[0][i+1][j]+=f[0][i][j];
	f[1][i][j+1]+=f[1][i][j];
      }else if (a[i][j]==1){
	ll k=f[0][i][j]+f[1][i][j];
	f[1][i][j+1]+=(k+1)>>1;
	f[0][i+1][j]+=k>>1;
      }else{
	ll k=f[0][i][j]+f[1][i][j];
	f[0][i+1][j]+=(k+1)>>1;
	f[1][i][j+1]+=k>>1;
      }
  printf("%lld\n",f[0][n+1][m]+f[1][n+1][m]);
  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MOAMOP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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