bzoj 2165: 大楼【Floyd+矩阵乘法+倍增+贪心】

本文介绍了一种使用二进制贪心算法解决特定路径寻找问题的方法。通过矩阵乘法转换为Floyd算法形式,并利用倍增技巧,实现快速找到(i,j)间满足条件的最长路径。代码示例清晰地展示了算法实现细节。

1<<i的结果需要是long long的话i是long long是没用的……要写成1ll<<i……我别是个傻子吧
虽然写的是二进制贪心,但是我觉得二分可能更好写吧(但是会慢)
首先把矩阵乘法转换成Floyd的形式,注意是进行一次更新,也就是另开一个数组使得更新之后每个[i][j]都变成经过一或两段路,(i,j)之间的最长路
然后就可以倍增了,一直相乘就会变成经过一二四六八…段路,(i,j)之间的最长路,这里把倍增过程记下来
直到某次相乘之后符合要求(也就是[1][x]的最长路大于等于m)
然后按照二进制位从大到小贪心,扫倍增过程能乘就乘,然后再答案上加上1ll<<i
最后答案要+1

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
const int N=105;
const long long inf=1e18;
long long T,n,m;
struct qwe
{
    long long a[N][N];
    qwe operator * (const qwe &b) const
    {
        qwe c;
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=n;j++)
                c.a[i][j]=-inf;
        for(int i=1;i<=n;i++)
            c.a[i][i]=0;
        for(int k=1;k<=n;k++)
            for(int i=1;i<=n;i++)
                for(int j=1;j<=n;j++)
                    c.a[i][j]=max(c.a[i][j],a[i][k]+b.a[k][j]);
        return c;
    }
}f[N];
long long read()
{
    long long r=0,f=1;
    char p=getchar();
    while(p>'9'||p<'0')
    {
        if(p=='-')
            f=1;
        p=getchar();
    }
    while(p>='0'&&p<='9')
    {
        r=r*10+p-48;
        p=getchar();
    }
    return r*f;
}
bool ok(qwe a)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(a.a[1][i]>=m)
            return 1;
    return 0;
}
int main()
{
    T=read();
    while(T--)
    {
        n=read(),m=read();
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=n;j++)
            {
                f[0].a[i][j]=read();
                if(f[0].a[i][j]==0)
                    f[0].a[i][j]=-inf;
            }
        long long cnt=0,ans=1;
        while(1)
        {
            f[cnt+1]=f[cnt]*f[cnt];
            if(ok(f[++cnt]))
                break;
        }
        qwe p=f[0];
        for(int i=cnt;i>=0;i--)
        {
            qwe nw=p*f[i];
            if(!ok(nw))
            {
                ans+=1ll<<i;
                p=nw;
            }
        }
        printf("%lld\n",ans+1);
    }
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/lokiii/p/9249417.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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