51nod 1115 最大M子段和 V3

博客主要提及了输入、输出相关内容,还给出了输入样例和输出样例。
环形最大M子段和,N个整数组成的序列排成一个环,a[1],a[2],a[3],…,a[n](a[n-1], a[n], a[1]也可以算作1段),将这N个数划分为互不相交的M个子段,并且这M个子段的和是最大的。如果M >= N个数中正数的个数,那么输出所有正数的和。
例如:-2 11 -4 13 -5 6 -1,分为2段,6 -1 -2 11一段,13一段,和为27。
 收起
 

输入

第1行:2个数N和M,中间用空格分隔。N为整数的个数,M为划分为多少段。(2 <= N , M <= 100000)
第2 - N+1行:N个整数 (-10^9 <= a[i] <= 10^9)

输出

输出这个最大和

输入样例

7 2
-2
11
-4
13
-5
6
-2

输出样例

26

相比v2,改成首尾相接的,如果首尾同号就归并。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <set>
using namespace std;
typedef long long ll;
int n,m;
ll d,last;
ll s[100005];
int l[100005],r[100005];
int sc;
void modify(int cur) {///修改左右相邻结点的下标
    int ll = l[cur],rr = r[cur];
    r[ll] = rr;
    l[rr] = ll;
}
int main() {
    while(~scanf("%d%d",&n,&m)) {
        sc = last = 0;
        ll sum = 0,ans = 0,c = 0;
        set<pair<ll,int> > ss;
        for(int i = 0;i < n;i ++) {
            scanf("%lld",&d);
            if(d * last < 0) {
                s[++ sc] = sum;
                sum = d;
            }
            else sum += d;
            last = d;
        }
        if(sum) s[++ sc] = sum;
        if(s[1] > 0 && s[sc] > 0 || s[1] < 0 && s[sc] < 0) {
            s[1] += s[sc --];
        }
        for(int i = 1;i <= sc;i ++) {
            ss.insert(make_pair(abs(s[i]),i));
            c += s[i] > 0;
            ans += (s[i] > 0 ? s[i] : 0);
            l[i] = i - 1;
            r[i] = i + 1;
        }
        r[sc] = 1;
        l[1] = sc;
        while(c > m) {
            int cur = ss.begin() -> second;
            ss.erase(ss.begin());
            ans -= abs(s[cur]);
            s[cur] += s[l[cur]] + s[r[cur]];
            ss.erase(make_pair(abs(s[l[cur]]),l[cur]));
            modify(l[cur]);
            ss.erase(make_pair(abs(s[r[cur]]),r[cur]));
            modify(r[cur]);
            if(s[cur]) ss.insert(make_pair(abs(s[cur]),cur));
            c --;
        }
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/8023spz/p/10912467.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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