Sicily 1350. Piggy banks 解题报告

解决Piggybanks问题的高效算法
本文探讨了如何通过巧妙的算法解决Piggybanks问题,详细介绍了使用分组和标记技巧来减少钥匙开锁步骤的方法。通过实例演示,展示了如何优化解决问题的过程,并在代码实现中提供了具体解决方案。

题目:1350. Piggy banks

 

思路:

  首先把每个钥匙的位置存进key_positions[]中,然后从第一个bank开始,用不同的color给它们分组。比如第一个bank的钥匙在第二个bank中,那么可以直接先开第二个,第二个钥匙在第四个bank中,同样可以先开第四个,以此类推,直到某个钥匙出现在前面的同一组的某个bank中则需要打破一个。visited数组初始化为0,然后访问过后标记为颜色的编号。第21行visited[cur] == color只有找到颜色相同即在同一组的才需要打破多一个,因为如果钥匙在另一个组中,那么解决那个组之后自然可以拿到这个组的钥匙。

  坑爹的地方是题目只有一组输入,但是测试的时候必须用while(cin >> n)才能AC

 

代码:

 1 #include <iostream>
 2 using namespace std;
 3 
 4 const int MAX = 1000001;
 5 int visited[MAX], key_positions[MAX];
 6 
 7 int main() {
 8     int n;
 9     while (cin >> n) {
10         int result = 0, color = 1;
11         for (int i = 1; i <= n; ++i) {
12             cin >> key_positions[i];
13             visited[i] = 0;
14         }
15         for (int i = 1; i <= n; ++i) {
16             if (visited[i] == 0) {
17                 int cur = i;
18                 while (visited[cur] == 0) {
19                     visited[cur] = color;
20                     cur = key_positions[cur];
21                     if (visited[cur] == color)
22                         result++;
23                 }
24                 color++;
25             }
26         }
27         cout << result << endl;
28     }
29     return 0;
30 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jolin123/p/3880307.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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