uva 11991 Easy Problem from Rujia Liu

本文介绍了一种使用快速排序和二分搜索算法解决HUSTOJ 18696问题的方法。通过使用C++ STL中的sort和lower_bound函数,该算法能够在给定的数值集合中高效地查找特定范围内的最大值。

原题链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=18696 
方法很多,我用的是快排+二分,练习一下stl lower_bound这个函数。。。

 1 #include<algorithm>
 2 #include<iostream>
 3 #include<cstdlib>
 4 #include<cstring>
 5 #include<cstdio>
 6 using std::sort;
 7 using std::lower_bound;
 8 const int Max_N = 100010;
 9 struct node {
10     int v, id;
11 }rec[Max_N];
12 int arr[Max_N];
13 bool cmp(node &a, node &b) {
14     if (a.v == b.v) return a.id < b.id;
15     return a.v < b.v;
16 }
17 int main() {
18 #ifdef LOCAL
19     freopen("in.txt", "r", stdin);
20     freopen("out.txt", "w+", stdout);
21 #endif
22     int n, m, a, b, pos;
23     while (~scanf("%d %d", &n, &m)) {
24         for (int i = 0; i < n; i++) {
25             scanf("%d", &rec[i].v);
26             rec[i].id = i + 1;
27         }
28         sort(rec, rec + n, cmp);
29         for (int i = 0; i < n; i++) arr[i] = rec[i].v;
30         while (m--) {
31             scanf("%d %d", &a, &b);
32             pos = lower_bound(arr, arr + n, b) - arr;
33             node &k = rec[pos + a - 1];
34             if (k.v == b) printf("%d\n", k.id);
35             else puts("0");
36         }
37     }
38     return 0;
39 }
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/GadyPu/p/4508143.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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