UVALive 2678 大于s的最短子序列和

本文介绍了一个求解大于特定值的最短子序列和的算法实现,使用C++编程语言通过前缀和与二分查找的方法进行高效计算。

input

n s 10<=n<=100000,s<1e9

a1 a2 ... an     ai<=10000

output

大于s的最短子序列和的长度,没有输出0

 1 #include <cstdio>
 2 #include <queue>
 3 #include <cstring>
 4 #include <iostream>
 5 #include <cstdlib>
 6 #include <algorithm>
 7 #include <vector>
 8 #include <map>
 9 #include <set>
10 #include <ctime>
11 #include <cmath>
12 #define MAX 100000
13 
14 using namespace std;
15 int n,s,a[MAX+10];
16 int main()
17 {
18     freopen("/home/user/桌面/in","r",stdin);
19     while(scanf("%d%d",&n,&s)==2)
20     {
21         int ans=0x7fffffff;
22         scanf("%d",&a[0]);
23         for(int i=1;i<n;i++)
24         {
25             scanf("%d",&a[i]);
26             a[i]+=a[i-1];
27         }
28         int p=0;
29         for(int i=0;i<n;i++)
30         {
31             if(a[i]-s>0) p=lower_bound(&a[p],a+i,a[i]-s)-a;
32             if(p>0) ans=min(ans,i-p+1);
33         }
34 /*        for(int i=0,j=0;i<n;i++)
35         {
36             if(a[j]>a[i]-s) continue;
37             while(a[j]<a[i]-s) j++;
38             ans=min(ans,i-j+1);
39         }*/
40         a[n-1]>=s?printf("%d\n",ans):puts("0");
41     }
42     //printf("time=%.3lf",(double)clock()/CLOCKS_PER_SEC);
43     return 0;
44 }
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转载于:https://www.cnblogs.com/cdyboke/p/4995876.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)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。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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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后处理技术以提升分割效果。
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