poj 1964 Cow Cycling(dp)

本文介绍了一种解决牛领跑问题的动态规划算法。通过三维数组f[i][j][k]来记录第i只牛领跑时的状态,其中j表示已消耗的圈数,k为消耗的体力值。算法通过两种方式转移:更换领跑牛或保持当前领跑牛继续领跑,并最终求得最小消耗。
/*
一开始想的二维的 只维护第几只牛还有圈数
后来发现每只牛的能量是跟随每个状态的
所以再加一维  f[i][j][k]表示第i只牛 领跑的j全 已经消耗了k体力
转移的话分两类
1.换一只牛领跑 那么就从f[i][j][k]转移到f[i+1][j][j] 
2.不换 那就枚举i领跑几圈l f[i][j-l][k-l*l]转移到f[i][j][k] 时间++ 
*/
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define maxn 110
using namespace std;
int n,d,e,f[maxn][maxn][maxn],ans=0x7fffffff;
int main()
{
    scanf("%d%d%d",&n,&e,&d);
    memset(f,127/3,sizeof(f));
    f[1][0][0]=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
      for(int j=1;j<=d;j++)
        for(int k=1;k<=e;k++)
          {
              for(int l=1;l<=d;l++)//这只领跑几圈 
              {
                if(j<l||k<l*l)continue;
                f[i][j][k]=min(f[i][j][k],f[i][j-l][k-l*l]+1);
              }  
            f[i+1][j][j]=min(f[i+1][j][j],f[i][j][k]);//换一只牛领跑 
          }
    for(int i=1;i<=e;i++)
      ans=min(ans,f[n][d][i]);
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yanlifneg/p/5770471.html

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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