hdu1873优先队列

 1 #include<stdio.h>
 2 #include<queue>
 3 using namespace std;
 4 struct node
 5 {
 6     int id;
 7     int val;
 8     friend bool operator< (node a,node b)
 9     {
10         if(a.val!=b.val)
11         return a.val<b.val;
12         else
13         {
14             return a.id>b.id;
15         }
16     }
17 };
18 int n;
19 int main()
20 {
21     int i,j;
22     char s[100];
23     int num,set;
24     while(scanf("%d",&n)!=EOF)
25     {
26         num=1;
27         node temp;
28         priority_queue<node>q[5];
29         for(i=1;i<=n;i++)
30         {
31             scanf("%s",s);
32             if(s[0]=='I')
33             {
34                 scanf("%d %d",&set,&temp.val);
35                 temp.id=num++;
36                 q[set].push(temp);
37             }
38             else
39             {
40                 scanf("%d",&set);
41                 if(q[set].empty())
42                 {
43                     printf("EMPTY\n");
44                     continue;
45                 }
46                 node exm=q[set].top();
47                 q[set].pop();
48                 printf("%d\n",exm.id);
49             }
50         }
51     }
52 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sweat123/p/4558654.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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