HDOJ 2948 错排公式

本文探讨了如何通过排列组合的方法解决特定的数学问题,包括递归算法的应用及复杂度分析。

将第 n 个数放在 第 k 个位置上,共 n-1 种;

如果第 k 个数放在第 n  个位置,共有 f[n-2] 种,否则由于第 k 个数不能放在第 n 个位置,剩余的数相当于 n-1 个数时的子问题,即f[n-1];

# include <stdio.h>

long long int f[21], fact[21];

void prepare(void)
{
    int i;
    
    fact[1] = 1;
    for (i = 2; i <= 20; ++i)
        fact[i] = i * fact[i-1];
    
    f[1] = 0;
    f[2] = 1;
    for (i = 3; i <= 20; ++i)
        f[i] = (i-1) * (f[i-1]+f[i-2]);
}

int main()
{
    int T, n;
    
    prepare();
    scanf("%d", &T);
    while (T--)
    {
        scanf("%d", &n);
        printf("%.2lf%%\n", f[n]/fact[n]*100.0); 
    }    
    
    return 0;
}

//

转载于:https://www.cnblogs.com/JMDWQ/archive/2012/07/07/2580592.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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