1408071108-hd-Milk.cpp

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct milk
{
    char pp[110];
    double jg;
    int tj;
};
milk milks[110];
bool cmp(milk a,milk b)
{
    if(a.jg!=b.jg)
        return a.jg<b.jg;
    else
        return a.tj>b.tj;
}
int main()
{
    int t,n;
    int i,j,k,l,dj;
    double sum;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d",&n);
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%s",milks[i].pp);
            scanf("%d%d",&dj,&milks[i].tj);
            j=milks[i].tj;
            for(k=1;;k++)
            {
                j-=200;
    /*   for(1;2;3)
             4;
        运行顺序:1-->2-->4-->3-->2  */
        }
                if(j<200)
                    break;
                if(k==5)
                    break;
            }
            sum=0;
            if(milks[i].tj<200)
                sum=-1;
            else
                sum=dj/(k*1.0);
            milks[i].jg=sum;
        }
        sort(milks,milks+n,cmp);
        for(i=0;;i++)
            if(milks[i].jg>0)
                break;
        printf("%s\n",milks[i].pp);
    }
    return 0;
}
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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