UVA 12034 Race(递推)

递推算法解决名次排列问题
本文讨论了使用递推方法解决名次排列问题,通过动态规划计算不同人数下的排列方案数。详细介绍了算法思路,并提供了代码实现,适合算法初学者理解递推算法的应用。

递推,f[i = i个名次][j = 共有j个人] = 方案数。

对于新加入的第j个人,如果并列之前的某个名次,那么i不变,有i个可供并列的名次选择,这部分是f[i][j-1]*i,

如果增加了一个名次,那么之前有i-1个名次,i-1个名次之间有i个空,这部分是f[i-1][j-1]*i。

/*********************************************************
*      --------------Tyrannosaurus---------              *
*   author AbyssalFish                                   *
**********************************************************/
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

typedef long long ll;

const int mod = 10056;
const int maxn = 1001;
int f[maxn][maxn];//i个名次 j个人
int ans[maxn];

/*
思路二 看成多次选第一名有多少个人
*/

//#define LOCAL
int main()
{
#ifdef LOCAL
    freopen("in.txt","r",stdin);
#endif
    //cout<<mod*mod<<endl;
    int T, n, kas = 0; scanf("%d",&T);

    f[0][0] = 1;
    for(int i = 1; i < maxn; i++){
        for(int j = i; j < maxn; j++){
            f[i][j] = (f[i-1][j-1]+f[i][j-1])*i;
            if(f[i][j] >= mod) f[i][j] %= mod;
        }
    }
    for(int j = 1; j < maxn; j++){
        for(int i = 1; i <= j; i++){ //i <= j
            ans[j] += f[i][j];
        }
        if(ans[j] >= mod) ans[j] %= mod;
    }
    while(T--){
        scanf("%d",&n);
        printf("Case %d: %d\n", ++kas, ans[n]);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jerryRey/p/4964520.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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