bzoj2396: 神奇的矩阵(矩阵乘法+随机化)

本文介绍了一种通过引入随机矩阵R来优化矩阵乘法的方法,利用A*B*R=A*(B*R)=C*R的性质,将原本的三次方时间复杂度降低为二次方。文章通过具体的C++代码实现展示了这一优化过程。

  这题n三方显然会GG...

  运用矩阵乘法的性质A*B*R=A*(B*R)=C*R,于是随机化出一个一列的R,就可以把复杂度降低成n方...大概率是不会错的

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<cstdio> 
#include<algorithm>
#define ll long long 
using namespace std;
const int maxn=510,inf=1e9;
typedef int mtx[maxn][maxn];
int n,m,x,y,z,tot;
mtx f,a,b,c;
void read(int &k)
{
    int f=1;k=0;char c=getchar();
    while(c<'0'||c>'9')c=='-'&&(f=-1),c=getchar();
    while(c<='9'&&c>='0')k=k*10+c-'0',c=getchar();
    k*=f;
}
void mul(mtx &a,mtx b)
{
    mtx c;memset(c,0,sizeof(c));
    for(int i=1;i<=n;i++)
    for(int j=1;j<=1;j++)
    for(int k=1;k<=n;k++)
    c[i][j]+=a[i][k]*b[k][j];
    memcpy(a,c,sizeof(c));
}
int main()
{
    srand(19260817);
    for(int i=1;i<=500;i++)f[i][1]=1+rand()%1000;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)
        read(a[i][j]);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)
        read(b[i][j]);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)
        read(c[i][j]);
        mul(b,f);mul(c,f);mul(a,b);
        int flag=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        if(a[i][1]!=c[i][1])
        {
            flag=1;
            break;
        }
        printf("%s\n",flag?"No":"Yes");
    }
    return 0;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/Sakits/p/7629380.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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