bzoj2018年5月赛

题解:

老早之前看的并没有写题解。。

t1:

我刚开始想的是线段树来维护。。

看了题解发现直接二分就行了

很容易发现因数只会有30个

那么我们就统计每一种因数在这段区间的个数

然后开个vector记录这种因数的位置 二分一下就好了

nlog^2 

t2:

t3:

我觉得这道题出的还是不错的

首先考虑一下如果我们知道它的结构怎么统计方案数

会发现就是f(x)=f(son1)*f(son 2)*C(son1+son2,son1)

然后我们考虑怎么去构造方案

首先我们考虑一下暴力dfs

那么f(son1)一定就是它的约数

而继续下去也一定都是它的约数,这样我们就可以考虑记忆化搜索了

那么记录的状态是什么呢? 我们去记录,方案数为x,最少要用几个点

这样我们的问题就变成了 要确定f(son2)*C(son1+son2,son1)>=k 其中son1>=y

那么我们可以考虑预处理出当son1至少要x个点时,要表示出k,至少需要几个点

这样我们询问是o(1)的 考虑一下怎么维护

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yinwuxiao/p/9158086.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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