Codeforces Round #514 (Div. 2)

本文解析了三道来自CodeForces平台的编程题目,包括1059A-Cashier,1059B-Forgery及1059C-SequenceTransformation。通过C++代码详细展示了如何解决这些问题,涵盖了算法设计、数据结构操作和逻辑处理等关键步骤。

1059A - Cashier

#include<cstdio>
const int N=1e5+5;
int l[N],t[N];
int main(){
    int n,L,a,ans=0;
    scanf("%d%d%d",&n,&L,&a);
    for(int i=1;i<=n;++i) scanf("%d%d",&t[i],&l[i]);
    if(l[1]) ans+=t[1]/a;
    t[n+1]=L;
    for(int i=1;i<=n;++i)
        ans+=(t[i+1]-t[i]-l[i])/a;
    if(!n) ans=L/a;
    printf("%d",ans);
    return 0;
} 

1059B - Forgery

#include<cstdio>
char s[1005][1005],c[1005][1005];
int main(){
    freopen("b.in","r",stdin);
    int n,m;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=0;i<n;++i) scanf("%s",s[i]);
    for(int i=0;i<n;++i)
        for(int j=0;j<m;++j)
            c[i][j]='.';
    for(int i=0;i+2<n;++i)
        for(int j=0;j+2<m;++j){
            bool sf=1;
            for(int k=0;k<3&&sf;++k)
                for(int l=0;l<3&&sf;++l)
                    if(k==1&&l==1) ;
                    else sf=s[i+k][j+l]=='#';
            if(sf){
                for(int k=0;k<3&&sf;++k)
                    for(int l=0;l<3&&sf;++l)
                        if(k==1&&l==1) ;
                        else c[i+k][j+l]='#';
            }
        }
    for(int i=0;i<n;++i)
        for(int j=0;j<m;++j)
            if(s[i][j]!=c[i][j]){
                printf("NO");
                return 0;
            }
    printf("YES");
    return 0;
} 

1059C - Sequence Transformation

#include<cstdio>
int main(){
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;n;i<<=1){
        if(n==3){
            printf("%d %d %d",i,i,3*i);
            break;
        }
        else for(int j=1;j<=(n+1)/2;++j) printf("%d ",i);
        n/=2;
    } 
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/bzmd/p/9746980.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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