ural 1225.Flags

本文介绍了一个经典的编程竞赛问题,即如何计算用红、白、蓝三色条纹装饰橱窗,且满足特定条件的方式总数。文章给出了两种解决方案,一种利用递归方程简化问题,并发现了与斐波那契数列的联系;另一种是对拍程序的方法。

1225. Flags

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On the Day of the Flag of Russia a shop-owner decided to decorate the show-window of his shop with textile stripes of white, blue and red colors. He wants to satisfy the following conditions:

1.Stripes of the same color cannot be placed next to each other.

2.A blue stripe must always be placed between a white and a red or between a red and a white one.

Determine the number of the ways to fulfill his wish.
Example.ForN= 3 result is following:
Problem illustration

Input

N, the number of the stripes, 1 ≤N≤ 45.

Output

M, the number of the ways to decorate the shop-window.

Sample

inputoutput
3
4
ProbPlem Source:2002-2003 ACM Central Region of Russia Quarterfinal Programming Contest, Rybinsk, October 2002
题意:给出红、白、蓝三种颜色;进行涂色;
      要求一:相邻的颜色不能相同。要求二:蓝色的两侧颜色不同;
思想:递归方程:f[i]=f[i-1]+f[i-2];本来没有想到第斐波那契数列;但是通过对拍程序可以总结出来规律;
AC代码:
 
#include<iostream>
#include<cstdio>

using namespace std;

int main() { long long dp[50]={0};//建立辅助数组 int n; cin>>n;//输入需要涂色个格数; int i; dp[1]=2;//初始化数组 for(i=2;i<=n;i++) {//递推出第i格的种数; dp[i]=dp[i-2]+dp[i-1]; } cout<<dp[n]<<endl; return 0; }

对拍程序:

#include<iostream>
#include<cstdio>

using namespace std;
int main() { long long dp[4][50]={0}; int n; cin>>n; int i; dp[1][1]=0; dp[2][1]=1; dp[3][1]=1; for(i=2;i<=n;i++) { dp[1][i]=dp[2][i-1]+dp[3][i-1]; dp[2][i]=dp[3][i-2]+dp[3][i-1]; dp[3][i]=dp[2][i-2]+dp[2][i-1]; } cout<<dp[2][n]+dp[3][n]<<endl; return 0; }

  

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhangchengbing/p/3237556.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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