ARC066E/AtCoder2273 Addition and Subtraction Hard

博客探讨了数学式子中括号的最优解形式,指出加号前填括号无意义且最多两重括号嵌套,最优解为特定形式,解释了式子中\(A\)不含括号、\(B\)只含加号的原因,还提到通过枚举最外层括号左半边位置求解,并给出代码转载链接。

首先在加号前填括号无意义,最多只能有两重括号嵌套

于是最优解必然是这个形式:

\(A-((a_1+a_2+...+a_k)-(b_1+b_2+...+b_k)-(...)-...)+B\)

其中\(A\)为不含括号的式子,\(B\)为只含加号的式子

\(B\)只含加号好理解,关键是理解\(A\)不含括号(即一个式子中最外层括号只能有一对)

如果\(A\)中有一对括号,那把这对括号的右半边括号打到\(B\)前面就可以少减一个\(a_1+a_2+...+a_k\),显然更优

枚举一下最外层括号的左半边的位置就行了

代码:

#include <bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define N 100010
using namespace std;

ll f[N],g[N],a[N];
char op,lst;

int main(){
    int n,x,y=0,i,cnt=0;
    cin>>n;
    ll ans=0;
    for(i=1;i<=n;++i){
        cin>>x;lst=op;
        if(i<n) cin>>op;
        if(lst=='-'){
            x=-x;
            a[++cnt]=x;
        }
        if(y<=0 && x>0) cnt++,a[cnt]=x;
        if(y>0 && x>0) a[cnt]+=x;
        y=x;
    } f[1]=a[1];
    for(i=cnt;i>=1;--i) g[i]=g[i+1]+abs(a[i]);
    for(i=2;i<=cnt;++i) f[i]=f[i-1]+a[i];
    ans=f[cnt];
    for(i=1;i<cnt;++i)
        if(a[i+1]<0) ans=max(ans,f[i+1]-a[i+2]+g[i+3]);
    cout<<ans; 
} 

转载于:https://www.cnblogs.com/PsychicBoom/p/10899162.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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