1060. 爱丁顿数(25)

PAT B 1060题解
本文提供了一种解决PAT B级练习题1060的有效算法。通过将每日骑行距离递减排序并进行遍历,可以快速找出满足爱丁顿数的最大整数E。文中附带了完整的C语言代码实现。

原题: https://www.patest.cn/contests/pat-b-practise/1060

思路: 把题目中的测试递减排序, 并且表上序号, 如下

每天骑行路程: 10 9 8 8 7 7 6 6 3 2
天数:        1  2 3 4 5 6 7 8 3 10

可以清楚的看到, 从左往右遍历, 只要当天的天数小于路程, 爱丁顿数累加1即可.

实现:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define LEN 100010
int compare (const void *a, const void *b);
int main (void) {
    int day;
    int dist[LEN];
    int i;
    int e = 0; // 满足有E天骑车超过E英里的最大整数E
    int flag = 0;

    scanf("%d", &day);
    for (i = 1; i <= day; i++) {
        scanf("%d", &dist[i]);
    }
    qsort(dist + 1, day, sizeof(int), compare);

    for (i = 1; i <= day; i++) {
        if (i < dist[i]) e++;
        else break;
    }
    printf("%d", e);
    return 0;
}

int compare (const void *a, const void *b) {
    int arg1 = *(int*)a;
    int arg2 = *(int*)b;
    return arg2 - arg1; // 递减排序
}

转载于:https://www.cnblogs.com/asheng2016/p/7873784.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,通过学优化器加速函(MOA)和学优化概率(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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