HDU 1217 Arbitrage(Floyd的应用)

本文探讨了利用Floyd算法和动态规划(DP)思想来分析国家间汇率交易,以揭示可能存在的不正当交易活动。通过构建汇率矩阵并运用算法计算最短路径,文章旨在识别自交易是否异常,进而发现潜在的可疑交易。

  给出一些国家之间的汇率,看看能否从中发现某些肮脏的......朋友交易。

这是Floyd的应用,dp思想,每次都选取最大值,最后看看自己跟自己的.....交易是否大于一。。。。

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<cstdio>
#include<map>
using namespace std;
#define exp 0.00000001
map<string,int>ma;
double dp[33][33];
bool Equal(double a,double b)
{
    if(a-b > exp) return true;
    return false;
}
int main()
{
    int n,ca = 0;
    while(~scanf("%d",&n) && n)
    {
        string a;
        ma.clear();
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(int i = 1;i <= n;i++)
        {
            cin >> a;
            ma[a] = i;
            dp[i][i] = 1;
        }
        int m;
        scanf("%d",&m);
        for(int i = 1;i <= m;i++)
        {
            string fr,to;
            int fr1,to1;
            double k;
            cin>>fr>>k>>to;
            fr1 = ma[fr],to1 = ma[to];
            dp[fr1][to1] = k;
        }
        for(int k = 1;k <= n;k++)
        {
            for(int i = 1;i <= n;i++)
            {
                for(int j = 1;j <= n;j++)
                    dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i][k] * dp[k][j]);
            }
        }
        bool flag = true;
        for(int i = 1;i <= n;i++)
        {
            if(Equal(dp[i][i],1.0))
            {
                flag = false;
                break;
            }
        }
        printf("Case %d: ",++ca);
        if(flag) printf("No\n");
        else printf("Yes\n");
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jifahu/p/5479209.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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