10.31T3 其他算法思想

T1 蚂蚁移动

(move.cpp/c)

【问题描述】

   有一根尺子,长度L<=200000,在上面有N(N <= 70000,N < L)只蚂蚁,且没有两只蚂蚁初始位置相同。每只蚂蚁有一个初始方向(左或者右),且它们会爬行,速度都是每秒一个长度单位。当它们碰到另外一个蚂蚁或者尺子的边缘时,它们会立即改变移动的方向(即反向)。 
  给定尺子的长度,蚂蚁的只数,以及所有蚂蚁初始的位置和方向。要你求第T秒时每只蚂蚁的位置(1<=T<=1000000)。

【输入格式】

    第一行两个整数L和T。 
 第二行一个整数N,表示蚂蚁的只数。 
 接下来的每行由两部分组成。第一部分是一个整数,表示该蚂蚁的初始位置。第二部分是一个字母,表示初始方向:D表示向右,L表示向左。两部分中间空格。

【输出格式】

    N个整数,表示每只蚂蚁的最终位置。无需按照蚂蚁的原先编号输出,只要按照最终位置坐标递增(非降)的顺序输出坐标即可。

【样例输入】

 5 5 
 2 
 2 D 
 4 L
【样例输出】

1 3

 

 

 

 

两只蚂蚁相碰等于穿过,就完了

code:

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<cmath>
 4 #include<algorithm>
 5 using namespace std;
 6 int a[80000],tot;
 7 int main() {
 8     int L,T;
 9     cin>>L>>T;
10     int n;
11     cin>>n; 
12     T%=2*L;
13     for(int i=1; i<=n; i++) {
14         int pos;
15         char d;
16         cin>>pos>>d;
17         if(d=='L') {
18             a[++tot]=abs(pos-T);
19             if(a[tot]>L)a[tot]-=2*(a[tot]-L);
20         } else {
21             a[++tot]=pos+T;
22             if(a[tot]>L)a[tot]-=2*(a[tot]-L);
23             if(a[tot]<0)a[tot]=-a[tot];
24         }
25     }
26     sort(a+1,a+tot+1);
27     for(int i=1;i<=tot;i++)cout<<a[i]<<" ";
28     return 0;
29 }

over

转载于:https://www.cnblogs.com/saionjisekai/p/9884072.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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