HDU4825 Xor Sum (01Trie)

 

Problem Description

Zeus 和 Prometheus 做了一个游戏,Prometheus 给 Zeus 一个集合,集合中包含了N个正整数,随后 Prometheus 将向 Zeus 发起M次询问,每次询问中包含一个正整数 S ,之后 Zeus 需要在集合当中找出一个正整数 K ,使得 K 与 S 的异或结果最大。Prometheus 为了让 Zeus 看到人类的伟大,随即同意 Zeus 可以向人类求助。你能证明人类的智慧么?
 

 

Input

输入包含若干组测试数据,每组测试数据包含若干行。
输入的第一行是一个整数T(T < 10),表示共有T组数据。
每组数据的第一行输入两个正整数N,M(<1=N,M<=100000),接下来一行,包含N个正整数,代表 Zeus 的获得的集合,之后M行,每行一个正整数S,代表 Prometheus 询问的正整数。所有正整数均不超过2^32。
 

 

Output

对于每组数据,首先需要输出单独一行”Case #?:”,其中问号处应填入当前的数据组数,组数从1开始计算。
对于每个询问,输出一个正整数K,使得K与S异或值最大。
 

 

Sample Input

2 3 2 3 4 5 1 5 4 1 4 6 5 6 3
 

 

Sample Output

Case #1: 4 3 Case #2: 4

 

中文题面,就不解释题意了。。。

根据异或的特点 要想得到的异或值最大 ,尽可能的让两个数的每位都相反。。。

由于是在字典树专题遇到的题,于是理所当然这样写了。。。

构建01字典树,然后查询就是了

偷懒全用cin读入了,记得加个读入挂,不然会T

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=1e5+10;
long long a[maxn];
struct node
{
    int num;
    node *next[2];
};
void Build(node *rt,int num)
{
    node *p=rt;
    for(int i=31;i>=0;i--)
    {
        int k=(num>>i)&1;
        if(p->next[k]==NULL)
        {
            node *q=new node();
            p->next[k]=q;
        }
        p=p->next[k];
    }
    p->num=num;
}
int Search(node *rt,int num)
{
    node *p=rt;
    for(int i=31;i>=0;i--)
    {
        int k=(num>>i)&1;
        if(p->next[k^1]!=NULL)
            p=p->next[k^1];
        else
            p=p->next[k];
    }
    return p->num;
}
int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    int t,n,m,num,k=1;
    cin>>t;
    while(t--)
    {
        cin>>n>>m;
        node *rt=new node();
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            cin>>num;
            Build(rt,num);
        }
        printf("Case #%d:\n",k++);
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            cin>>num;
            printf("%d\n",Search(rt,num));
        }
    }
    return 0;
}

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/weimeiyuer/p/8386468.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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