CodeForces 352C-- Jeff and Rounding

本文介绍了一种解决CodeForces 352C问题的有效算法,通过统计给定序列中整数的数量并枚举减1的次数来寻找使序列和之差最小的绝对值。

http://codeforces.com/problemset/problem/352/C

首先要明白一点:

给n*2个数,找到n个这样的数对,(ai,aj) ,前一个数向下取整,后一个数向下取整,输出修改后的序列和 与 原序列和 的差的最小的绝对值

首先要明白一点:

设res是 所有数都向上取整时的序列和 与 原序列和 的差值,如果一个数 ai 要改变为向下取整的话(ai 不是整数),res=fabs(res-1) ;

由于以上的推导有一个条件:ai不为整数

所以我们需要统计一下序列中整数的个数num,然后枚举减1 的次数,从而发现最优结果

由于需要向上向上取整与向下去整的个数都等于n,

所以枚举的范围是[max(0,n-num),min(n,2*n-num)]

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const double eps = 1e-6;
const int MAXN = 8000;
double a[MAXN];
int main()
{
    //freopen("data.in","r",stdin);
    int n;
    cin >> n;
    double x;
    for (int i = 0; i < 2 * n; i++) {
        cin >> a[i];
    }
    double sum = 0;
    int num = 0;
    for (int i = 0; i < 2 * n; i++) {
        x = ((int)a[i] + 1) * 1.0 - a[i];
        if (fabs(x - 1) <= eps) {
            num++;
        }
        else {
            sum += x;
        }
    }
    //cout<<num<<endl;
    //cout<<sum<<endl;
    int m = 0;
    if (num < n) {
        m = n - num;
    }
    double res = 0x3f3f3f3f * 1.0;
    for (; m <= min(2 * n - num, n); m++) {
        res = min(res, fabs(sum - m));
    }
    //printf("%.3llf\n",res);
    cout << fixed << setprecision(3) << res << endl;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/liuzhanshan/p/6619063.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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