【POJ】2796 Feel Good

本博客介绍了一个计算给定矩形数组中最大矩形面积的算法,通过使用单调栈解决,优化了时间复杂度。算法适用于寻找在给定高度数组中形成的最大矩形面积。
 1 #include<cstdio>
 2 #define MAXN 100010
 3 typedef __int64 LL;
 4 struct node
 5 {
 6     LL w,h;
 7     int x,y;
 8 };
 9 node st[MAXN];
10 int main()
11 {
12     node temp;
13     LL ans,wide;
14     int n,i,top,x,y,R;
15     while(~scanf("%d",&n))
16     {
17         ans=top=-1;
18         for(i=0;i<n;i++)
19         {
20             scanf("%I64d",&temp.h);
21             temp.w=temp.h;
22             temp.x=temp.y=i;
23             if(top>-1)
24                 R=st[top].y;
25             for(wide=0;top>-1&&st[top].h>=temp.h;top--)
26             {
27                 wide+=st[top].w;
28                 if(wide*st[top].h>ans)
29                 {
30                     ans=wide*st[top].h;
31                     x=st[top].x;
32                     y=R;
33                 }
34             }
35             if(wide)
36             {
37                 temp.w+=wide;
38                 temp.x=st[top+1].x;
39             }
40             st[++top]=temp;
41         }
42         if(top>-1)
43         {
44             R=st[top].y;
45             for(wide=0;top>-1;top--)
46             {
47                 wide+=st[top].w;
48                 if(wide*st[top].h>ans)
49                 {
50                     ans=wide*st[top].h;
51                     x=st[top].x;
52                     y=R;
53                 }
54             }
55         }
56         printf("%I64d\n%d %d\n",ans,x+1,y+1);
57     }
58     return 0;
59 }

转载于:https://www.cnblogs.com/DrunBee/archive/2012/07/19/2599916.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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