|Vijos|贪心|P1414 Dejected Birthday-盗窃

本文介绍了一道经典的算法题目——删数问题,即从一串数字中删除指定数量的数字后,使得剩余数字组成的数值最小。文章通过示例代码详细解释了如何利用贪心策略解决该问题,并特别注意处理前导0的情况。

https://vijos.org/p/1414

经典删数问题,英文内容为“给出一串数字删除n位后使值最小”,根据贪心思维,要删除Ai>Ai+1的每个Ai

注意前导0,以及全部为0时要保留一位0输出。

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define ms(i,j) memset(i,j,sizeof(i));
using namespace std;
int num[255];
int main()
{
	ms(num,0);
	int tot = -1;
	char ch = getchar();
	while (ch!='\n')
	{
		num[++tot] = ch - '0';
		ch = getchar();
	}
	int n;
	int len = tot;
	scanf("%d", &n);
	for (int i=0;i<n;i++)
	{
		for (int j=0;j<=tot;j++)
		{
			if (num[j]>num[j+1])
			{
				for (int k=j;k<tot;k++)
				{
					num[k] = num[k+1];
				} 
				len--;
				break;
			}
		}
	}
	int i = 0;
	while (num[i]==0&&i<=tot) i++;
	if (i>len) printf("%d", 0); else
	for (;i<=len;i++) printf("%d", num[i]);
    return 0;
}


转载于:https://www.cnblogs.com/flyinthesky1/p/6384319.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。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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