bzoj1150 堆应用,好题

本文分享了一段使用C++实现的最小生成树算法代码,通过优先队列和一系列的数据结构来解决图论中的经典问题。算法的目标是在给定的边权图中找到总权重最小的生成树。
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define maxn 100005
#define INF 0x3fffffff
#define pa pair<int,int>

int n,k,pre[maxn],nxt[maxn],len[maxn];
priority_queue<pa,vector<pa>,greater<pa> >q;

int main(){
    scanf("%d%d",&n,&k);
    int now,last=0;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d",&now);
        len[i]=now-last;
        last=now;
        pre[i]=i-1;nxt[i]=i+1;
    }//len[1]是没用的 
    pre[2]=0,nxt[n]=0;
    for(int i=2;i<=n;i++)
        q.push(make_pair(len[i],i));
    int ans=0;
    while(k--){
        while(q.top().first!=len[q.top().second])
            q.pop();//这一步不能省略 
        pa tmp=q.top();q.pop();
        int pos=tmp.second;
        int l=pre[pos],r=nxt[pos];
        ans+=tmp.first;
        pre[nxt[pos]=nxt[r]]=pos;
        nxt[pre[pos]=pre[l]]=pos;
        len[pos]=l&&r?min(INF,len[l]+len[r]-len[pos]):INF;
        len[l]=len[r]=INF;
        q.push(make_pair(len[pos],pos));
    }
    printf("%d\n",ans);
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zsben991126/p/10247587.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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值