Hduoj1210【数学】

本文探讨了Eddy's洗牌问题,该问题是关于如何通过特定次数的洗牌操作使2N张按顺序排列的牌恢复到初始状态。文中提供了一个C语言实现的解决方案,并通过实例展示了输入输出样例。

解题链接:http://blog.youkuaiyun.com/lishuhuakai/article/details/8516192

/*Eddy's 洗牌问题 
Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other)
Total Submission(s) : 2   Accepted Submission(s) : 2
Font: Times New Roman | Verdana | Georgia 
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Problem Description
Eddy是个ACMer,他不仅喜欢做ACM题,而且对于纸牌也有一定的研究,他在无聊时研究发现,如果他有2N张牌,编号为1,2,3..n,n+1,..2n。这也是最初的牌的顺序。
通过一次洗牌可以把牌的序列变为n+1,1,n+2,2,n+3,3,n+4,4..2n,n。那么可以证明,对于任意自然数N,都可以在经过M次洗牌后第一次重新得到初始的顺序。
编程对于小于100000的自然数N,求出M的值。

Input
每行一个整数N 
Output
输出与之对应的M 
Sample Input
20
1

Sample Output
20
2

Author
Eddy 
Source
杭电ACM省赛集训队选拔赛之热身赛 
*/ 
#include<stdio.h>
int main()
{
	int num,i,p,sum;
	while(scanf("%d", &num) != EOF)
	{
		p=2*num+1;
		for(i=1,sum=1;;i++)
		{   
			sum=(sum*2)%p;
			if(sum==1)
				break;
		}
		printf("%d\n", i);
	}
	return 0;
}

体会:数学是硬伤啊~
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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