Codeforces 994

994 F

题意

\(n\) 个物品,有 \(a_i,b_i\) 两个属性,从中选出若干物品是的对于选出的物品集合 \(S\)\[\frac{\sum_{i\in S} a_i}{\sum_{i\in S} b_i}\] 最小,并输出最小值,对于每一个 \(j\in C_U S\),必须有一个 \(i\in S\) 与之匹配,使 \(a_i>a_j\)

Examples

Input
6
8 10 9 9 8 10
1 1 1 1 1 1
Output
9000
Input
6
8 10 9 9 8 10
1 10 5 5 1 10
Output
1160

01分数规划入门
本题只需要用到其中的二分。
我们把每个任务按 \(a_i\) 从大到小排序,对于二分出的一个值,我们用 \(dp\) 构造一个方案检验是否可行。具体方法是检查有没有一个 \(\sum_{i\in S}a_i-x*b_i<0\)
\(dp[i][j][k]\) 表示选到第 \(i\) 个任务时,有 \(j\)\(>a[i]\) 的任务未匹配,有 \(k\)\(=a[i]\) 的任务未匹配。
转移方程:
\(dp[i][j][0]=min(dp[i][j][0],dp[i-1][j-k+1][k])(a[i]<a[i-1]且j-k+1≥0)\)
\(dp[i][j][1]=min(dp[i][j][1],dp[i-1][j-k][k]+a[i]-x*b[i])(a[i]<a[i-1]且j-k≥0)\)
\(dp[i][j][k]=min(dp[i-1][j+1][k],dp[i-1][j][k-1]+a[i]-x*b[i])(a[i]=a[i-1]且k≥1)\)
\(dp[i][j][k]=dp[i-1][j+1][k](a[i]=a[i-1]且k=0)\)

转载于:https://www.cnblogs.com/BlogOfchc1234567890/p/10322845.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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