bzoj4443:[Scoi2015]小凸玩矩阵

本文介绍了一种结合二分查找与最大匹配算法的问题解决方法。首先通过二分查找确定一个阈值,接着针对大于该阈值的情况应用最大匹配算法进行求解,并给出了完整的C++实现代码。

传送门

二分答案是显然的啊,然后对于比二分出的值大的直接跑最大匹配,然后判定就好了
代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<cstring>
using namespace std;
void read(int &x) {
    char ch; bool ok;
    for(ok=0,ch=getchar(); !isdigit(ch); ch=getchar()) if(ch=='-') ok=1;
    for(x=0; isdigit(ch); x=x*10+ch-'0',ch=getchar()); if(ok) x=-x;
}
#define rg register
const int maxn=260;
int n,m,k,f[maxn],ans,a[maxn][maxn];bool vis[maxn],used[maxn][maxn];
bool dfs(int x)
{
    for(rg int i=1;i<=m;i++)
        if(!used[x][i]&&!vis[i])
        {
            vis[i]=1;
            if(!f[i]||dfs(f[i])){f[i]=x;return 1;}
        }
    return 0;
}
bool check(int v)
{
    memset(f,0,sizeof f),memset(used,0,sizeof used),ans=0;
    for(rg int i=1;i<=n;i++)
        for(rg int j=1;j<=m;j++)
            if(a[i][j]>=v)used[i][j]=1;
    for(rg int i=1;i<=n;i++)
    {
        memset(vis,0,sizeof vis);
        if(dfs(i))ans++;
    }
    return ans>=n-k+1;
}
int main()
{
    read(n),read(m),read(k);
    for(rg int i=1;i<=n;i++)for(rg int j=1;j<=m;j++)read(a[i][j]);
    int l=0,r=1e9;
    while(l<=r)
    {
        int mid=(l+r)>>1;
        if(check(mid))r=mid-1;
        else l=mid+1;
    }
    printf("%d\n",r);
}

转载于:https://www.cnblogs.com/lcxer/p/10594580.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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