lightoj 1004 dp:数字三角形

本文详细阐述了解决特定问题的算法实现过程,包括输入输出处理、数据结构定义、动态规划应用、边界条件处理等关键步骤。通过实例代码展示如何高效解决实际问题。

题目链接:http://lightoj.com/volume_showproblem.php?problem=1004

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <vector>
using namespace std;

const int maxe = 50000;
const int maxn = 105;
const int INF  = 0x3f3f3f;

int num[maxn*2][maxn];
int dp[maxn*2][maxn];

int main()
{
   // freopen("E:\\acm\\input.txt","r",stdin);
    int T;
    cin>>T;
    for(int t=1;t<=T;t++){
        int N;
        cin>>N;
        for(int i=1;i<=N;i++)
           for(int j=1;j<=i;j++)
              cin>>num[i][j];

        for(int i=N+1;i<=2*N-1;i++)
            for(int j=i-N+1;j<=N;j++)
              cin>>num[i][j];
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        dp[N*2-1][N] = num[N*2-1][N];
        for(int i=2*N-2;i>=N;i--)
            for(int j=i-N+1;j<=N;j++)
               dp[i][j] = num[i][j] + max(dp[i+1][j],dp[i+1][j+1]);

        for(int i=N-1;i>=1;i--)
            for(int j=1;j<=i;j++)
               dp[i][j] = num[i][j] + max(dp[i+1][j],dp[i+1][j+1]);
        printf("Case %d: %d\n",t,dp[1][1]);
    }
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/acmdeweilai/p/3272268.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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