ACdream群赛(4)总结

本文解析了三项算法竞赛题目,包括计算几何、图论及数论问题。通过具体实例展示了如何利用凸包原理计算面积、双王问题中树结构的构建与划分策略,以及约瑟夫问题的规律寻找。

A.Convex

计算几何:算各个三角形面积再相加

B.Double Kings

图论:先用无向图保存,然后边建树边计算划分后的某一边的数量,最后找出相差最小的那种方式

E.The Game about KILL

数论:约瑟夫环的简化版,可直接找规律推出答案

 

4020112685jingg.cxy303:40:2400:28:3001:53:59(-2)  00:37:55

转载于:https://www.cnblogs.com/baidongtan/archive/2012/11/30/2796860.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: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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