1083 是否存在相等的差

本文提供了一道关于C++编程中数组处理的算法题目解答。通过输入一个整数数组,程序计算每个元素与其下标之差的绝对值,并统计这一差值出现的次数。最终,按差值大小降序输出差值及其出现次数。

题目链接:https://pintia.cn/problem-sets/994805260223102976/problems/994805260780945408

题解:

 1 #include <iostream>
 2 using namespace std;
 3 const int MAXN = 10000 + 5;
 4 
 5 int main() {
 6     int n;
 7     cin >> n;
 8     int *p = new int[n];
 9     for (int i = 0; i < n; i++) {
10         cin >> p[i];
11     }
12     int ans[MAXN] = { 0 };
13     for (int i = 0; i < n; i++) {
14         int temp = p[i] - i - 1;
15         if (temp < 0) temp = -temp;
16         ans[temp]++;
17     }
18     for (int i = MAXN - 1; i >= 0; i--) //从大到小输出
19         if (ans[i] > 1) cout << i << " " << ans[i] << endl;
20     return 0;
21 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Gzu_zb/p/9595207.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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