【bzoj2748】[HAOI2012]音量调节

本文探讨了在音乐播放器中实现音量调节的算法,通过动态调整音量值来达到用户期望的听感体验。文章详细介绍了算法的实现过程,包括状态转移方程、初始化条件以及如何在特定的音量范围内找到最优解。同时,阐述了算法的复杂性和优化策略。

F[i][j]表示在第i首歌曲结束后,音量能否刚好为j

转移:F[i][j]=F[i][j-C[i]] or F[i][j+C[i]]

初始化:F[0][beginlevel]=true

最后在所有F[N][j]中找到F[N][j]为true的且要让j尽量大。

如果所有0<=j<=maxlevel中的F[N][j]均为false,则输出-1。

 

#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<queue>
using namespace std;
 
#define N 1010
 
int f[N][N];
 
int n,b,m;
 
int x;
 
int main()
{
    scanf("%d%d%d",&n,&b,&m);
    f[0][b]=1;
    for (int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&x);
        for (int j=0;j<=m;j++)
        {
            if (j>=x)
                f[i][j]=f[i-1][j-x];
            if (j+x<=m)
                f[i][j]=(f[i][j] || f[i-1][j+x]);
        }
    }
    for (int i=m;i>=0;i--)
        if (f[n][i])
        {
            printf("%d",i);
            return 0;
        }
    printf("-1");
    return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/yangjiyuan/p/5321100.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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