hdoj1005_Number Sequence

本文探讨如何通过寻找循环节来解决特定的找规律问题。利用数据组合和矩阵快速幂的方法,有效处理数据范围限制在[0,6]内的序列生成问题。详细解释了从初始条件出发,通过循环节的识别,最终确定序列值的方法。
找规律的题目,找到循环节就可以了,循环节不一定是从f(1),f(2)开始的,可能是从中间开始的,比如一组很特殊的数据7,56,n。由题意可知,因为f(i)(i=1,2,...n)的取值范围为[0,6],所以f(i-1),f(i)的可能取值组合只有49种,从(0,0)到(6,6)。还有一种想法是用矩阵快速幂,估算一下可能可以,不过没有试过。
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
int f[100];
int flag[7][7];//f(i-1)f(i)取值标志int 
main(int argc, char* argv[]){    
    long long a, b, n;    
    while (cin >> a >> b >> n && n!=0)    {
	memset(f, 0, sizeof(f));	
        memset(flag, 0, sizeof(flag));	
        f[1] = 1;
    	f[2] = 1;
        flag[1][1] = 2;
	if (n == 1 || n == 2)	{            
           cout << f[n] << endl;
	   continue;	
        }
        int i = 3;
        int looplength = 2;
	while (i <= n)	{	    
            f[i]=(a*f[i - 1] + b*f[i - 2]) % 7;	    
            if (flag[f[i-1]][f[i]] != 0)//如果取值标志已经存在,则说明找到循环
            {	        
                looplength = i - flag[f[i-1]][f[i]];//循环节的大小		
                f[flag[f[i - 1]][f[i]] - 2] = f[i - 2];//因为n%looplength可能为0
                break;	    
            }
	    flag[f[i-1]][f[i]] = i;
	    i++;	
        }	
        if (i == n + 1 || i == n)	    
            cout << f[n] << endl;	
        else if (i < n)	    
            cout << f[(n - flag[f[i - 1]][f[i]]+2) % looplength + flag[f[i - 1]][f[i]]-2] << endl;//中间有点长,其实就是求f(n)是循环节中的第几个,然后从循环节的第0个开始找到对应值    
    }    
    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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