Poj1015

还以为多牛逼呢,。。就是长了点。。dp弄得像枚举一样。贴一个优秀的代码,

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;

int n;  //候选人数
int m;  //当选人数
int dp[21][801];   //dp[j][k]:取j个候选人,使其辩控差为k的所有方案中,辩控和最大的方案的辩控和
int path[21][801];  //记录所选定的候选人的编号

/*回溯,确认dp[j][k]方案是否曾选择过候选人i*/
bool select(int j,int k,int i,int* v)
{
    while(j>0 && path[j][k]!=i)
    {
        k-=v[ path[j][k] ];
        j--;
    }
    return j?false:true;
}

int main(void)
{
    int time=1;
    while(cin>>n>>m && n)
    {
        /*Initial*/

        int j,k,i;
        int* p=new int[n+1];  //每个人的控方值
        int* d=new int[n+1];  //每个人的辩方值
        int* s=new int[n+1];  //每个人的辨控和
        int* v=new int[n+1];  //每个人的辨控差
        memset(dp,-1,sizeof(dp));
        memset(path,0,sizeof(path));

        /*Input*/

        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            cin>>p[i]>>d[i];

            s[i]=p[i]+d[i];
            v[i]=p[i]-d[i];
        }
        int fix=m*20;  //总修正值,修正极限为从[-400,400]映射到[0,800]

        /*DP*/

        dp[0][fix]=0;   //由于修正了数值,因此dp[0][fix]才是真正的dp[0][0]
        for(j=1;j<=m;j++)
            for(k=0;k<=2*fix;k++)
            {
                if(dp[j-1][k]>=0)   //区间已平移,dp[0][fix]才是真正的dp[0][0]
                {
                    for(i=1;i<=n;i++)
                        if(dp[j][ k+v[i] ] < dp[j-1][k]+s[i])
                        {
                            if(select(j-1,k,i,v))
                            {
                                dp[j][ k+v[i] ] = dp[j-1][k]+s[i];
                                path[j][ k+v[i] ] = i;
                            }
                        }
                }
            }


        /*Output*/

        for(k=0;k<=fix;k++)
            if(dp[m][fix-k]>=0 || dp[m][fix+k]>=0)    //从中间向两边搜索最小辨控差的位置k
                break;

        int div=dp[m][fix-k] > dp[m][fix+k] ? (fix-k):(fix+k);  //最小辨控差

        cout<<"Jury #"<<time++<<endl;
        cout<<"Best jury has value ";
        //辩方总值 = (辨控和+辨控差+修正值)/2
        cout<<(dp[m][div]+div-fix)/2<<" for prosecution and value ";
        //控方总值 = (辨控和-辨控差+修正值)/2
        cout<<(dp[m][div]-div+fix)/2<<" for defence:"<<endl;

        int* id=new int[m];
        for(i=0,j=m,k=div;i<m;i++)
        {
            id[i]=path[j][k];
            k-=v[ id[i] ];
            j--;
        }
        sort(id,id+m);   //升序输出候选人编号
        for(i=0;i<m;i++)
            cout<<' '<<id[i];
        cout<<endl<<endl;
    }
    return 0;
}
代码代码代码

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Rainb/p/3842732.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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