poj 1789 Doing Homework again

本文提供了一种算法,用于在给定的作业列表中找到并完成延时最长且分数最高的作业,通过逐日评估和选择,确保资源的有效利用。

思路:找到当前所给延时最长的所包含的作业里面分数最大的完成它,eg:

7
1 4 6 4 2 4 3
3 2 1 7 6 5 4
当我在第7天的时候,没有延时 >=7 的,所以没有满嘴条件的,当在第6天的时候, 只可能完成一个作业就是1,完成它。第5天的时候可以完成延时为6的那个作业,
但是第六天已经完成了,所以没有满足要求的,第四天的时候有四个满足要求的,一个延时为 6 三个延时为 4, 找到分数最大的以此类推即可:
 1 #include<stdio.h>
 2 #include<string.h>
 3 
 4 int t, n, dl[1100], sc[1100];
 5 int main()
 6 {
 7     while(~scanf("%d",&t))
 8     while(t --)
 9     {
10         memset(dl, 0, sizeof(dl));
11         memset(sc, 0, sizeof(sc));
12         int sum = 0;
13         scanf("%d",&n);
14         for(int i = 0; i < n; i ++)
15             scanf("%d",&dl[i]);
16         for(int i = 0; i < n; i ++)
17         {
18             scanf("%d",&sc[i]);
19             sum += sc[i];
20         }
21         int sum1 = 0, flag = n;
22         for(int i = n; i > 0; i --)
23         {
24             int max = 0;
25             for(int j = 0; j < n; j ++)
26             {
27                 if(dl[j] >= i && max < sc[j]) 
28                 {
29                     max = sc[j];
30                     flag = j;
31                 }
32             }
33             sum1 += max;
34             sc[flag] = 0;
35         }
36         printf("%d\n",sum-sum1);
37     }
38     return 0;
39 }

转载于:https://www.cnblogs.com/yuzhaoxin/archive/2012/09/02/2667544.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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