HDU-2602 Bone Collector 01背包

本文提供了一个01背包问题的经典实现案例,采用C++语言编写。通过动态规划的方法,解决给定物品数量和背包容量下的最大价值问题。代码中详细展示了如何初始化变量、读取输入、更新状态转移方程等步骤。

01背包最裸模板题

#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#define MAXN 1005
using namespace std;

int N, V, p[MAXN], v[MAXN], dp[MAXN];

inline int max(int x, int y)
{
    return x > y ? x : y;
}

void zobag(int x)
{ 
    for (int i = V; i >= v[x]; --i) { 
        dp[i] = max(dp[i], dp[i-v[x]]+p[x]);
    }
}

int DP()
{
    for (int i = 1; i <= N; ++i) {
        zobag(i);
    }
    return dp[V];
}

int main()
{
    int T;
    scanf("%d", &T);
    while (T--) {
        memset(dp, 0, sizeof (dp));
        scanf("%d %d", &N, &V);
        for (int i = 1; i <= N; ++i) { 
            scanf("%d", &p[i]);
        }
        for (int i = 1; i <= N; ++i) {
            scanf("%d", &v[i]);
        }
        printf("%d\n", DP()); 
    }
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Lyush/archive/2012/04/18/2455608.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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