BZOJ 1013[JSOI2008]球形空间产生器sphere

我(不会计算几何):这是不是计算几何呀(绝望脸)。

LLJ大佬(瞟了一眼):这是高斯消元呀。

高斯消元。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<vector>
typedef long long LL;
using namespace std;
const int maxn=15;
int n;
double x[maxn][maxn],f[maxn][maxn];
void solve() {
    for(int i=1;i<=n;i++) {
        int now=i;
        for(int j=i;j<=n;j++) 
            if(f[j][i]>f[now][i]) now=j;
        if(now!=i) {
            for(int j=i;j<=n+1;j++) 
                swap(f[now][j],f[i][j]);
            now=i;
        }
        if(!f[i][i]) return;
        for(int j=i+1;j<=n+1;j++) f[i][j]/=f[i][i];
        f[i][i]=1;
        for(int j=i+1;j<=n;j++) {
           for(int k=i+1;k<=n+1;k++) 
               f[j][k]-=f[i][k]*f[j][i];
           f[j][i]=0;
        }
    }
    for(int i=n;i>=1;i--) 
        for(int j=i+1;j<=n;j++) 
            f[i][n+1]-=f[i][j]*f[j][n+1];
}
int main()
{
    //freopen(".in","r",stdin);
    //freopen(".out","w",stdout);
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n+1;i++) 
        for(int j=1;j<=n;j++) scanf("%lf",&x[i][j]);
    for(int i=1;i<=n;i++) 
        for(int j=1;j<=n;j++) {
            f[i][j]=2*(x[i][j]-x[i+1][j]);
            f[i][n+1]+=(x[i][j]*x[i][j]-x[i+1][j]*x[i+1][j]);
        }
    solve();
    for(int i=1;i<n;i++) printf("%.3lf ",f[i][n+1]);
    printf("%.3lf\n",f[n][n+1]);
    return 0;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/Achenchen/p/7531906.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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