杭电 1210 Eddy's 洗牌问题

本文探讨了Eddy提出的洗牌问题,通过分析牌的排列规律,提出了一个高效的算法来解决该问题。对于给定的自然数N,该算法能够计算出在经过多少次操作后初始排列能够恢复。详细解释了算法原理,并提供了实现代码。

Eddy's 洗牌问题

Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other)

Total Submission(s) :    Accepted Submission(s) :

Problem Description

Eddy是个ACMer,他不仅喜欢做ACM,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


 

 

 

 

     题目很抽象,理解了并不难,处理这题的关键是找到规律,这里简单分析一下1的位置,如果数组足够大,1的位置会有这样的变化第1个到第2个到第4个到第8个。。。但当1的位置过半设为n时,它会与n减去一半位置上的数有类似的变化。但愿能懂,不懂自己深究!

 

 

 

 

 

代码如下:

#include<stdio.h>

int main()

{

    int n,m,i;

    while(scanf("%d",&n)!=EOF)

    {

        m=1;i=2;

        while(i!=1)

        {

            if(i<=n)

                i=2*i;

            else

                i=(i-n)*2-1;

            m++;

        }

        printf("%d\n",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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值