SPOJ - VISIBLEBOX [multiset的使用]

本文介绍了一种使用贪心算法解决特定匹配问题的方法。通过先对输入数据进行排序,然后利用多重集合动态维护符合条件的最小元素,最终确定最大数量的匹配对。此方法简单高效,易于理解和实现。

tags:[STL][sort][贪心]
题解:
做法:先对数组a进行排序,再将数组a从头到尾扫一遍,使用multiset维护最小值,
如果,即将放入集合的数字>=最小值的两倍,那我们就删除掉多重集合的最小值。
最后,多重集合中元素的个数即为答案。

证明:“人生得意须尽欢,莫使金樽空对月”。当即将进入集合的箱子,装得下
最小的箱子时,若装入并非最小的箱子,或啥也不装,找不到更优解,喵!

#include <iostream>
#include <cstdio> 
#include <set>
#include <algorithm>
using namespace std;
multiset<int> s;
int T, n, a[100000 + 10];
int main()
{
    cin >> T;
    for(int t=1;t<=T;t++) 
    {
        s.clear();
        scanf("%d", &n);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d", &a[i]);
        }
        sort(a+1, a+1+n);
        s.insert(a[1]);
        for(int i=2;i<=n;i++)
        {
            int minc = *s.begin();
            if(a[i] >= 2*minc)
            {
                s.erase(s.begin());
            }
            s.insert(a[i]);
        }
        printf("Case %d: %d\n", t, (int)s.size());
    }
} 

  

转载于:https://www.cnblogs.com/RUSH-D-CAT/p/6390402.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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