ZOJ 1276 Optimal Array Multiplication Sequence

本文探讨了矩阵链乘的优化算法,包括状态转移方程的使用,并详细阐述了如何记录路径。通过实例代码展示了解题过程,适用于进阶算法学习。

矩阵链乘,状态转移方程:dp(i,j)=min{dp(i,k)+dp(k+1,j)+a[i]*b[j]*b[k]}。这个题目主要就是要记录路径。做了那个ZOJ1463之后,这个应该不成问题。

下面贴代码:

View Code
 1 #include <iostream>
 2 using namespace std;
 3 int dp[11][11],c[11][11],a[11],b[11],num;
 4 void printans(int i,int j)
 5 {
 6     if(i == j)
 7     {
 8             cout<<"A"<<i;
 9     }
10     if(i < j)
11     {
12         cout<<"(";
13         printans(i,c[i][j]);
14         cout<<" x ";
15         printans(c[i][j] + 1,j);
16         cout<<")";
17     }
18 }
19 int main()
20 {
21     int i,j,p,k,temp,ncase = 1;
22     while(cin>>num)
23     {
24         if(num == 0)
25             break;
26         for(i = 1;i <= num;i++)
27             cin>>a[i]>>b[i];
28         for(i = 1;i <= num;i++)
29             for(j = 1;j <= num;j++)
30             {
31                 if(i == j)
32                     dp[i][j] = 0;
33                 else
34                     dp[i][j] = 1<<30;
35                 c[i][j] = i;
36             }
37         for(p = 1;p <= num - 1;p++)
38         {
39             for(i = 1;i <= num - p;i++)
40             {
41                 j = i + p;
42                 for(k = i;k <= j;k++)
43                 {
44                     temp = dp[i][k] + dp[k + 1][j] + a[i] * b[k] * b[j];
45                     if(temp < dp[i][j])
46                     {
47                         dp[i][j] = temp;
48                         c[i][j] = k;
49                     }
50                 }
51             }
52         }
53         cout<<"Case "<<ncase<<": ";
54         printans(1,num);
55         cout<<endl;
56         ncase++;
57     }//while
58     return 0;
59 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhexipinnong/archive/2012/04/20/2459834.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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