异或+桶——cf768C

有个结论是到最后肯定出现循环节。。感觉这种做法有点歪

正解当然是题解啦

虽然到了1e8,但是cf上还是能过的

#include<bits/stdc++.h>
#define rep(i,start,lim) for(int i=start;i<lim;i++)
using namespace std;
#define N 100005
int freq[1100],tmp[1024];
int main()
{
    int n,k,maxm=0,minm=INT_MAX,p,x;
    cin>>n>>k>>x;
    rep(i,0,n) cin>>p,freq[p]++;
    rep(i,0,k)
    {
        rep(j,0,1024) tmp[j]=freq[j];
        int par=0;
        rep(j,0,1024)
        {
            if(freq[j]>0)
            {
                int curr = (j^x),change = (freq[j]/2);
                if(par==0) change+=(freq[j]&1);
                tmp[j]-=change;
                tmp[curr]+=change;
                par^=(freq[j]&1);
            }
        }
        rep(j,0,1024) freq[j]=tmp[j]; 
    }
    rep(i,0,1024) if(freq[i]>0) minm=min(minm,i),maxm=max(maxm,i);
    cout<<maxm<<" "<<minm;
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zsben991126/p/11018180.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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