poj1580

本文介绍了一个用于计算两个字符串相似度的C++程序。通过求最长公共子串长度,并结合字符串总长度来计算相似度,最终以最简分数形式输出。程序使用了辗转相除法求最大公约数。

简单题

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#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;

#define maxn 105

char st1[maxn], st2[maxn];
int len;

int gcd(int a, int b)
{
    if (a == 0)
        return 1;
    b %= a;
    while (b)
    {
        a %= b;
        swap(a, b);
    }
    return a;
}

int cal(char *st1, char *st2)
{
    int ret = 0;
    for (int i = 0; st1[i] && st2[i]; i++)
        if (st1[i] == st2[i])
            ret++;
    return ret;
}

int work()
{
    int len1 = strlen(st1);
    int len2 = strlen(st2);
    int ret = cal(st1, st2);
    
    len = len1 + len2;
    for (int i = 1; i < len1; i++)
        ret = max(ret, cal(st1 + i, st2));
    for (int i = 1; i < len2; i++)
        ret = max(ret, cal(st1, st2 + i));
    return ret;    
}

int main()
{
//    freopen("t.txt", "r", stdin);
    while (scanf("%s", st1), strcmp(st1, "-1"))
    {
        scanf("%s", st2);
        int ans = work() * 2;
        int g = gcd(ans, len);
        ans /= g;
        len /= g;
        printf("appx(%s,%s) = ", st1, st2);
        if (ans == 0)
            puts("0");
        else if (len == 1)
            printf("%d\n", ans);
        else
            printf("%d/%d\n", ans, len);
    }
    return 0;
}

 

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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