51nod——1285 山峰和分段(暴力出奇迹)

博客提到点数分段要求每段点数相同,分的段数cnt是n的因子,且cnt小于等于山峰数量。分段宽度d=n/cnt,通过对山峰数量做前缀和,检查每段山峰数量有无增加。

  要求每段的点数都一样,因此分的段数cnt肯定是n的因子,要求每段都有山峰,因此cnt肯定小于等于山峰数量。分段的宽度d=n/cnt,对山峰数量做一个前缀和,检查一下每一段的山峰数量是否没有增加即可。

  

 1 ///暴力枚举段数
 2 #include <bits/stdc++.h>
 3 using namespace std;
 4 #define maxn 50050
 5 int high[maxn],num[maxn];
 6 
 7 int main(){
 8     std::ios::sync_with_stdio(0);
 9     cin.tie(0);
10     int n; cin>>n;
11     for(int i=1;i<=n;++i) cin>>high[i];
12     for(int i=2;i<=n-1;++i){
13         num[i]=num[i-1];
14         if(high[i]>high[i-1]&&high[i]>high[i+1]) ++num[i];
15     }
16     int cnt=num[n]=num[n-1];
17 
18     int d;
19     bool flag;
20     int ans=0;
21     while(cnt--){
22         if(n%(cnt+1)) continue;
23         d=n/(cnt+1);
24         flag=1;
25         for(int i=d;i<=n;i+=d){
26             if(num[i]-num[i-d]==0){
27                 flag=0;
28                 break;
29             }
30         }
31         if(flag){
32             ans=cnt+1;
33             break;
34         }
35     }
36     cout<<ans<<endl;
37 
38     return 0;
39 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/noobimp/p/10947057.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)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,并提自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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