POJ 2436 二进制枚举

本文介绍了一种通过二进制枚举来判断病毒存在的算法实现。该算法适用于特定的病毒检测场景,通过对输入数据进行处理,利用位操作高效地找出符合条件的病毒组合。

题意:
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思路:
拆成二进制枚举 有哪个病毒在 判一判 就好了

//By SiriusRen
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
int n,d,k,jy,xx,a[1005],tmp[1005],ans;
int main(){
    scanf("%d%d%d",&n,&d,&k);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d",&jy);
        while(jy--){
            scanf("%d",&xx);
            a[i]|=1<<(xx-1);
        }
    }
    for(int i=0;i<(1<<d);i++){
        int cnt=0,std=0,all=0;
        for(int j=0;j<d;j++)
            if(i&(1<<j))cnt++,std|=(1<<j);
        if(cnt!=k)continue;
        memcpy(tmp+1,a+1,n*4);
        for(int j=1;j<=n;j++){
            tmp[j]=(tmp[j]|std)-i;
            if(!tmp[j])all++;
        }
        ans=max(ans,all);
    }
    printf("%d\n",ans);
}

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转载于:https://www.cnblogs.com/SiriusRen/p/6532229.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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