poj3254——Corn Fields——————【状态压缩】

本文介绍了一种使用状态压缩动态规划解决特定类型问题的方法,具体应用在一个关于种植庄稼的场景中,需要考虑土地肥沃程度及相邻限制条件。

/**

    解题思路:首先将原图每一行当做一个二进制数,按位取反得到另一个十进制数。然后求出在所给的列的范围内的合法状态,即没有任意两个1相邻,放入数组legal中,每种合法状态对应数组的一个下标。再单独求出第一行的所有可行状态,将dp[0][i]初始化。最后求出下面的每一行的可行状态,即跟本行的上一行不冲突且在本行可行。累加结果即可求出答案。

*/

/**

   题目大意:给出M,N,M行N列的一块儿田地,矩阵用0、1填充。1代表该土地肥沃,可以种庄稼,0代表贫瘠,不可种。但是要求不能有相邻的种法,因为庄稼可能互相影响。问一共有多少种方式去种庄稼,所有都不种也算是一种方式。

/**
    状态压缩:用二进制或三进制等进制的各位数字来代表一种
状态,用以解决问题的方法。
*/
#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<math.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define MOD 100000000
int n,m,all;
const int MAXN=1<<15;
int dp[15][MAXN];
int Map[15],legal[MAXN];

bool jud_legal(int x){          //二级制表示时没有相邻的1

    if(x&(x<<1))
        return false;
    return true;
}
void solve_legal(){

    all=0;                      //记录共有多少个合法状态
    for(int i=0;i<(1<<m);i++){

        if(jud_legal(i)){

             legal[all++]=i;    //每个合法状态都和一个数组下标对应
        }
    }
}
int main(){

    while(cin>>n>>m){

       memset(Map,0,sizeof(Map));
       memset(dp,0,sizeof(dp));
       memset(legal,0,sizeof(legal));
       solve_legal();           //解出合法状态,即二进制没有相邻的两个1的数
        for(int i=0;i<n;i++){

            for(int j=1;j<=m;j++){

                int tmp;
                cin>>tmp;
                if(!tmp){
                    //把每行都当做一个二进制数,求该行的反
                    Map[i]+=(1<<(m-j));
                }
            }
        }
        for(int i=0;i<all;i++){
            
            //初始化dp的第一行
            if(!(legal[i]&Map[0])){
            //如果按位与后为假,说明该合法状态可行
                dp[0][i]=1;
            }
        }
        for(int i=1;i<n;i++){

            for(int j=0;j<all;j++){

                if(!(legal[j]&Map[i])){
            //如果找到当前行的合法可行状态,则遍历加上与上一行不冲突的可行状态数
                    for(int k=0;k<all;k++){

                        if(dp[i-1][k]!=0){
                
                            if(!(legal[k]&legal[j])){
                        //如果上一行的可行状态跟当前行可行状态不冲突
                                dp[i][j]=(dp[i][j]+dp[i-1][k])%MOD;

                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
        int ans=0;
        for(int i=0;i<all;i++){
            //所有可行结果都在最后一行
            ans=(ans+dp[n-1][i])%MOD;
        }
        cout<<ans<<endl;
    }
    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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