hdu 2064 汉诺塔III

本文介绍了一种解决汉诺塔问题的有效算法,并给出了具体的AC代码实现。通过递推公式F[n]=3*F[n-1]+2进行计算,文章还提供了一个C++程序示例,用于计算不同盘数时的移动步骤。

 考虑把n-1个移动到c盘,然后把n移动到b,再把n-1个移动到a,把n移动到c,再把n-1个移动到c。

递推公式 F[n]=3*F[n-1]+2;

AC代码:

#include<cstdio>
const int maxn=36;
long long ans[maxn];
void solve(){
    ans[0]=0;
    ans[1]=2;
    for(int i=2;i<=35;++i){
        ans[i]=ans[i-1]*3+2;
    }
}
int main(){
    solve();
    int n;
    while(scanf("%d",&n)==1){
        printf("%lld\n",ans[n]);
    }
    return 0;
}

如有不当之处欢迎指出!

转载于:https://www.cnblogs.com/flyawayl/p/8305543.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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