[POI2012]ROZ-Fibonacci Representation (贪心)

博客探讨给定数n,将其划分为最少的斐波那契数的和或差问题。证明每次取相邻n的斐波那契数为最优解,给出两个结论:每个斐波那契数使用不超1次,同号数不相邻且异号数间隔≥2,还得出n的上下界。

大意: 给定数$n$, 求将$n$划分为最少的斐波那契数的和或差.

 

每次取相邻$n$的斐波那契数一定最优, 考虑证明.

结论1:存在一个最优解,使得每个斐波那契数使用不超过1次.(考虑$2F_n=F_{n-2}+F_{n+1}$)

结论2:存在一个最优解,使得同号数不相邻, 异号数间隔$\ge 2$.

 

根据结论1和2, 假设最优解所选最大斐波那契数为$F_k$, 那么

$n$的下界为$F_k-F_{k-3}-F_{k-5}-...$, $k$为奇时为$F_{k-1}$, $k$为偶时为$F_{k-1}+1$

$n$的上界为$F_k+F_{k-2}+F_{k-4}+...$, $k$为奇时为$F_{k+1}-1$, $k$为偶时为$F_{k+1}$

所以我们每次考虑解的最大数, 一定为与$n$相邻的斐波那契数.

 

转载于:https://www.cnblogs.com/uid001/p/10895779.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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