[NOIp2012提高组]同余方程

本文详细介绍了一种经典的逆元模板实现方式,并通过洛谷1082题进行实例讲解。利用扩展欧几里得算法求解逆元,提供了一个简洁高效的C++代码示例。

OJ题号:

洛谷1082

思路:

逆元模板。

 1 #include<cstdio>
 2 #include<cctype>
 3 inline int getint() {
 4     char ch;
 5     while(!isdigit(ch=getchar()));
 6     int x=ch^'0';
 7     while(isdigit(ch=getchar())) x=(((x<<2)+x)<<1)+(ch^'0');
 8     return x;
 9 }
10 int exgcd(const int a,const int b,int &x,int &y) {
11     if(!b) {
12         x=1;
13         y=0;
14         return a;
15     }
16     int d=exgcd(b,a%b,y,x);
17     y-=a/b*x;
18     return d;
19 }
20 int main() {
21     int a=getint(),b=getint();
22     int x,y;
23     exgcd(a,b,x,y);
24     printf("%d\n",(x+b)%b);
25     return 0;
26 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/skylee03/p/7358242.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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