HDU1285

本文介绍了一种实现字典序最小拓扑排序的方法,通过记录边的存在与否,计算节点的入度,并最终得到一个拓扑排序序列。适用于解决有向无环图中任务依赖关系的问题。

题目

分析:将先后关系看成边,最后求出字典序最小的拓扑序列

 1 #include "iostream"
 2 #include "cstdio"
 3 #include "cstring"
 4 #include "string"
 5 using namespace std;
 6 const int maxn=550;
 7 int g[maxn][maxn];  //记录是否存在边
 8 int res[maxn];  //记录拓扑序列
 9 int edge[maxn];  //记录入度
10 int n,m;
11 void topo(){
12     for(int i=1;i<=n;i++){
13         for(int j=1;j<=n;j++){
14             if(g[i][j])
15                 edge[j]++;
16         }
17     }
18     for(int i=1;i<=n;i++){
19         int k=1;
20         while(edge[k]!=0) k++;
21         res[i]=k;
22         edge[k]=-1;
23         for(int j=1;j<=n;j++)
24             if(g[k][j])
25                 edge[j]--;
26     }
27 }
28 int main()
29 {
30     while(cin>>n>>m)
31     {
32         memset(g,0,sizeof(g));
33         memset(res,0,sizeof(res));
34         memset(edge,0,sizeof(edge));
35         for(int i=0;i<m;i++){
36             int x,y;
37             scanf("%d%d",&x,&y);
38             g[x][y]=1;
39         }
40         topo();
41         for(int i=1;i<n;i++)
42             printf("%d ",res[i]);
43         printf("%d\n",res[n]);
44     }
45 }
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wolf940509/p/6655243.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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