SRM145 DIV1 250

本文介绍了一种将总积分按比例分配成整数奖金的方法,并通过示例验证了算法的有效性。该算法首先计算每个成员的积分比例,然后进行整数转换并调整以确保总和为100。

一般的编程题,注意计算份额的时候使用 int( 100 * x / sum ) 

 1 class Bonuses:
 2     def getDivision(self, points):
 3         pointSum = 0
 4         for x in points:
 5             pointSum += x
 6 
 7         bounus = []
 8         bounusSum = 0
 9         for x in points:
10             bou = int(100 * x / pointSum)
11             bounus.append(bou)
12             bounusSum += bou
13 
14         p = sortPoints(points)
15         for i in range(0, 100 - bounusSum):
16             x = p[i]
17             bounus[x[0]] = bounus[x[0]] + 1        
18         return tuple(bounus)
19 
20 
21 def sortPoints(points):
22     p = []
23     for i in range(0, len(points)):
24         p.append((i, points[i]))
25     p.sort(key = lambda x: (-x[1], x[0]))
26     return p
27     
28 
29 # test
30 o = Bonuses()
31 assert(tuple(sortPoints([1,2,3])) == ((2,3), (1,2), (0,1)))
32 
33 # test: len(points) == 1
34 assert(o.getDivision((5,)) == (100,))
35 
36 # test case
37 assert(o.getDivision((1,2,3,4,5)) == ( 6,  13,  20,  27,  34 ) )
38 assert(o.getDivision((5,5,5,5,5,5)) == ( 17,  17,  17,  17,  16,  16 ) )
39 assert(o.getDivision((485, 324, 263, 143, 470, 292, 304, 188, 100, 254, 296,
40  255, 360, 231, 311, 275,  93, 463, 115, 366, 197, 470)) == ( 8,  6,  4,  2,  8,  5,  5,  3,  1,  4,  5,  4,  6,  3,  5,  4,  1,  8,
41   1,  6,  3,  8 ) )
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转载于:https://www.cnblogs.com/valaxy/p/3393441.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。
### 关于 SACMA SRM01 的中文版资料 SACMA SRM01 是由复合材料学会(Society for the Advancement of Material and Process Engineering, SAMPE)发布的标准之一,主要用于描述短切玻璃纤维增强热固性模塑料的性能测试方法[^1]。该标准通常涉及材料特性、制备工艺以及质量控制等方面的内容。 对于寻找 SACMA SRM01 中文版文档的需求,可以通过以下途径获取: #### 1. 官方渠道 SAMPE 或其中国分会可能提供官方翻译版本的下载服务。建议访问 SAMPE China 的官方网站或其他授权机构网站查询是否有正式的中文译本[^2]。 #### 2. 图书馆资源 部分高校图书馆或行业技术中心会收藏此类国际标准的技术文件及其翻译件。可以联系所在地区的科技图书馆或者通过 Interlibrary Loan (ILL) 请求借阅相关文献[^3]。 #### 3. 商业平台购买 一些商业数据库如 CNKI(知网)、万方数据等可能会收录经过合法授权的标准翻译版本。如果这些平台上未找到具体条目,则需进一步确认是否已发布官方认可的中文版本[^4]。 以下是基于 Python 编写的简单脚本来演示如何自动化搜索某些在线学术资源库中的关键词匹配项: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_sacma(keyword="SACMA SRM01"): url = f"https://example-academic-resource.com/search?q={keyword}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') results = [] for item in soup.find_all('div', class_='result-item'): title = item.find('h3').text.strip() link = item.find('a')['href'] abstract = item.find('p', class_='abstract').text.strip()[:150]+'...' results.append({ "title": title, "link": link, "abstract": abstract }) return results if __name__ == "__main__": res = search_sacma("SACMA SRM01") for r in res: print(f"{r['title']}\n{r['link']}\nAbstract: {r['abstract']}\n---\n") ``` 请注意以上代码仅为示例用途,在实际应用前应调整目标网址并遵循各站点的服务条款与版权政策[^5]。
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