BZOJ 1002 轮状病毒 (基尔霍夫矩阵)

题解:http://vfleaking.blog.163.com/blog/static/17480763420119685112649/

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
struct data{int a[101],len;};
data mul(data a,int k){
    for(int i=1;i<=a.len;i++)a.a[i]*=k;
    for(int i=1;i<=a.len;i++)a.a[i+1]+=a.a[i]/10,a.a[i]%=10;
    if(a.a[a.len+1]!=0)a.len++;
    return a;
} 
data sub(data a,data b){
    a.a[1]+=2; int j=1;
    while(a.a[j]>=10){a.a[j]%=10;a.a[j+1]++;j++;} 
    for(int i=1;i<=a.len;i++){
        a.a[i]-=b.a[i];
        if(a.a[i]<0){a.a[i]+=10;a.a[i+1]--;}
    }
    while(a.a[a.len]==0)a.len--;
    return a;
}
int main(){
    data f[101]; f[1].a[1]=1;f[2].a[1]=5;
    f[1].len=f[2].len=1;
    int n; scanf("%d",&n);
    for(int i=3;i<=n;i++)f[i]=sub(mul(f[i-1],3),f[i-2]);
    for(int i=f[n].len;i>0;i--)printf("%d",f[n].a[i]);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/forever97/p/bzoj1002.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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