CF 121E

本文介绍了如何解决Codeforces竞赛题121E,关键在于理解所有操作的和不超过10000,并利用树状数组计算区间内幸运数的个数。

题目:http://codeforces.com/problemset/problem/121/E

解决这题的关键是这句话。The operations are such that after all additions the array won't have numbers that would exceed 104。

也就是说。所有操作的和不超过10000。 

那么可以想到用树状数组,sum(x)表示下标1-x内幸运数的个数。那么区间[l,r]即 等于 sum(r)-sum(l-1).


#include <cmath>
#include <ctime>
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <map>
#include <set>
#include <algorithm>
#include <cctype>
#include <stack>
#include <deque>
using namespace std;
typedef long long LL;
#define eps 10e-9
#define inf 0x3f3f3f3f
const int maxn = 100000+100;
int a[maxn],c[maxn];
bool lucky[maxn];
bool cheak(int n){
    int res;
    while(n){
       res=n%10; n/=10;
       if(res!=4&&res!=7) return false;
    }
    return true;
}
int lowbit(int x){ return x&-x; }
void add(int x,int d){
    while(x<maxn){
          c[x]+=d; x+=lowbit(x);
    }
}
int sum(int x){
    int ret=0;
    while(x>0){
         ret+=c[x];x-=lowbit(x);
    }
    return ret;
}
int main(){
    for(int i=1;i<=10000;i++){
        if(cheak(i)){
          lucky[i]=true;
        }else lucky[i]=false;
    }
    int n,m; scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++){
         scanf("%d",&a[i]);
         if(lucky[ a[i] ]){
              add(i,1);
         }
    }
    char op[10];  int l,r,v;
    while(m--){
          scanf("%s",op);
          if(op[0]=='c'){
              scanf("%d %d",&l,&r);
              printf("%d\n",sum(r)-sum(l-1));
          }
          else{
              scanf("%d %d %d",&l,&r,&v);
              for(int i=l;i<=r;i++){
                  if(lucky[ a[i] ]){
                      add(i,-1);
                  }
                  a[i]+=v;
                  if(lucky[ a[i] ]){
                      add(i,1);
                  }
              }
          }
    }
    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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