rwkj 1420

 

 

 

 

#include <iostream>
using namespace std;
int dx[8]={-1,1,2,2,1,-1,-2,-2};
int dy[8]={2,2,1,-1,-2,-2,-1,1};
bool flag[5][6]={0};
int x0,y0,ans;
void dfs( int x,int y)
{ int x1,y1,i;
 for (i=0; i<8; i++)
 { 
             x1=x+dx[i];   y1=y+dy[i];
   if (x1==x0 && y1==y0 ) ans++;
  
   else  if ( x1<=4 && y1<=5 && x1>=1 && y1>=1 && flag[x1][y1]==0 )
                     {  flag[x1][y1]=1; dfs(x1,y1); flag[x1][y1]=0;}
 }
}

int main(int argc, char *argv[])
{
     while (cin>>x0>>y0)
  {   ans=0;
        dfs(x0,y0);
       cout<<ans<<endl;
 }
 return 0;
}


 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/2014acm/p/3891708.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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