HackerRank - Almost Sorted

本文探讨了在处理特定情况时算法的实现细节,通过实例展示了如何解决输入数据集中的异常排序问题,包括如何判断数据集是否需要进行交换或反转以达到预期排序效果。

Nothing special, just some corner cases

n = int(input())
arr = [int(i) for i in input().strip().split()]

# Collect 
rec = []
i = 0
while i < n - 1:
    if arr[i] > arr[i + 1]:
        inx = i
        cnt = 1
        while i < n - 1 and arr[i] > arr[i + 1]:
            cnt += 1
            i += 1
        rec.append((inx, cnt))
    else:
        i += 1

# Check
if len(rec) == 1:
    if rec[0][1] == 2:
        if rec[0][0] + 1 < n - 1 and arr[rec[0][0]] > arr[rec[0][0] + 2]:
            print ("no")
        else:
            print ("yes")
            print ("swap %d %d" % (rec[0][0] + 1, rec[0][0] + 2))
    elif rec[0][1] > 2:
        if rec[0][0] + rec[0][1] - 1 < n - 1 and arr[rec[0][0]] > arr[rec[0][0] + rec[0][1]]:
            print ("no")
        else:
            print ("yes")
            print ("reverse %d %d" % (rec[0][0] + 1, rec[0][0] + rec[0][1]))
elif len(rec) == 2 and rec[0][1] == 2 and rec[1][1] == 2:
    print ("yes")
    print ("swap %d %d" % (rec[0][0] + 1, rec[1][0] + 2))
else:
    print ("no")

转载于:https://www.cnblogs.com/tonix/p/4346126.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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