【dp】HDU_2751

倍数的移动就相当于判断

j%k是不是等于0

ContractedBlock.gifExpandedBlockStart.gifView Code
#include <stdio.h>

int c ;

int n , m;

int dp[25][1010];



int main()

{

int i , j , k;

int ntemp;

scanf("%d",&c);

while(c--)

{

scanf("%d%d",&n,&m);

for(i = 0 ; i <= n ; i++)

for(j = 0 ; j <= m ; j++)

dp[i][j] = -999999;

dp[1][0] = dp[0][1] = 0;

for(i = 1 ; i <= n ; i++)

for(j = 1 ; j <= m ; j++)

scanf("%d",&dp[i][j]);

for(i = 1 ; i <= n ; i++)

{

for(j = 1 ; j <= m ; j++)

{

ntemp = dp[i-1][j];

ntemp = ntemp > dp[i][j-1]? ntemp : dp[i][j-1];//选择向下 还是选择向右

for( k = 1 ; k < j ; k++ )

{

if(j % k == 0)

ntemp = ntemp > dp[i][k]?ntemp:dp[i][k];

}

dp[i][j] += ntemp;

}

}

printf("%d\n",dp[n][m]);

}

return 0;

}



转载于:https://www.cnblogs.com/zuckerTT/archive/2011/09/24/2189788.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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