1173 - The Vindictive Coach

本文介绍了一种解决波浪形队伍排列问题的算法。该算法通过动态规划的方法,使用两个二维数组dp_up和dp_down来记录不同条件下可能的排列方案数。最终实现了计算特定条件下所有可能的排列组合。

题目大意:n个不同身高的队员和教练的按照身高排成波浪形……
每个人按照身高由低到高编号,
其中第m个是教练,他必须在第一个,
如果条件允许,排第二的要比m低,
如果条件不允许,即其余人都比教练高,则要让差距尽可能小,求排队方案数。

 

题目思路:

dp_up[i][j],代表i个人排队,第j个人排在队首,且第二个人小于第一个人的方案数

dp-down[i][j],代表i个人排队,第j个人排在队首,且第二个人大于第一个人的方案数

 

那么dp_up[i][j] = Sum(dp_down[i-1][j]),因为要求第二个人高于第一个人,所以i<j<=n

那么dp_down[i][j] = Sum(dp_up[i-1][j]),1<=j<j。

 

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define MAXSIZE 505
#define LL unsigned long long

using namespace std;

LL dp_up[MAXSIZE][MAXSIZE],dp_down[MAXSIZE][MAXSIZE];

LL Solve(int n,int k)
{
    if(k==1)
    {
        if(n <= 2)
            return 1;
        else
            return dp_down[n-1][2];
    }

    LL ans = 0;
    for(int i=1;i<k;i++)
        ans += dp_up[n-1][i];
    return ans;
}

int main()
{
    memset(dp_up,0,sizeof(dp_up));
    memset(dp_down,0,sizeof(dp_down));
    //for(int i=1;i<=50;i++)
        dp_up[1][1] = dp_down[1][1] = 1;
    for(int i=2;i<=50;i++)
    {
        for(int j=1;j<=i;j++)
        {
            for(int q=1;q<j;q++)
            {
                dp_down[i][j] += dp_up[i-1][q];
            }

            for(int q=j;q<=i;q++)
            {
                dp_up[i][j] += dp_down[i-1][q];
            }
        }
    }
    int T,n,k,cns=1;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&k);
        LL ans = Solve(n,k);
        printf("Case %d: %llu\n",cns++,ans);
    }
    return 0;
}
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/alan-W/p/7698179.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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