2017年icpc西安网络赛 Maximum Flow (找规律+数位dp)

最大流问题与数位DP
探讨了一道关于最大流的问题,通过对数据规律的寻找及分析,最终转换为求和问题,并采用数位DP的方法进行解决。

题目

  https://nanti.jisuanke.com/t/17118

题意

  有n个点0,1,2...n-1,对于一个点对(i,j)满足i<j,那么连一条边,边权为i xor j,求0到n-1的最大流,结果取模,n<=1e18

分析

  可以写个最大流对数据找规律,但没找出来……

  然后只能取分析了,首先最大流等价于最小割

  明确一定,0->n-1这个要先割掉

  然后我们贪心,希望有一些点割掉与0相连的边,一些点割掉与n-1相连的边

  我们去观察每个点与0相连和与n-1相连的两条边权值,容易发现前面若干个左边那条边边权小,后面若干个右边那条边边权小

  我们可以把前半部分的取左边,后半部分取右边,具体的,分界线就是n-1二进制最高位1对应的数字

  然后问题就变成求他们的和,第一部分好求,主要第二部分求和

  转换一下问题,变成了求1 xor x + 2 xor x + 3 xor x + ... + n xor x

  这里可以数位dp解决,值得注意的是这里数位dp求的是满足数位的和,要先一遍数位dp求出对应状态的数字个数,然后再一遍数位dp求出贡献

转载于:https://www.cnblogs.com/wmrv587/p/7577397.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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