hdu 1500 dp

/*
状态转移方程式:
dp[i][j]=Min(dp[i][j-1],dp[i-1][j-2]+(a[j-1]-a[j])*(a[j-1]-a[j]));
依次求出第i个人在第j个数时的所求的最小值
*/
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define N 5100
int dp[1100][N];
int a[N];
int Min(int v,int vv) {
return v>vv?vv:v;
}
int main() {
    int t,k,n,i,j;
   scanf("%d",&t);
    while(t--) {
            scanf("%d%d",&k,&n);
            k+=8;
    for(i=n;i>=1;i--)//排成非递增数列
        scanf("%d",&a[i]);
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(i=1;i<=k;i++) {
            dp[i][i*3]=dp[i-1][i*3-2]+(a[i*3-1]-a[i*3])*(a[i*3-1]-a[i*3]);//初始化
            for(j=i*3+1;j<=n;j++)//i*3是边界
                dp[i][j]=Min(dp[i][j-1],dp[i-1][j-2]+(a[j-1]-a[j])*(a[j-1]-a[j]));
        }
        printf("%d\n",dp[k][n]);
    }
return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/thefirstfeeling/p/4410539.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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