Hash表模板

 1 namespace Hash
 2 {
 3     const ll N=50000;
 4     const ll H=999979;
 5     struct adj
 6     {
 7     ll nxt,v,num,val;
 8     }e[N];
 9     ll  head[H],ecnt=0;
10     void init()
11     {
12     ecnt=0;
13     memset(head,0,sizeof(head));
14     }
15     void insert(ll x,ll val)
16     {
17     ll org=x;
18     x%=H;
19     for (int i=head[x];i;i=e[i].nxt)
20     {
21         if (e[i].num==org)
22         {
23         e[i].val=val;
24         return ;
25         }
26     }
27     e[++ecnt].num=org;
28     e[ecnt].val=val;
29     e[ecnt].nxt=head[x];
30     head[x]=ecnt;
31     }
32     ll query(ll x)
33     {
34     ll org=x;
35     x%=H;
36     for (int i=head[x];i;i=e[i].nxt)
37         if (e[i].num==org) return e[i].val;
38     return -1;
39     }
40 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mrsheep/p/7921897.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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