bzoj 2809: [Apio2012]dispatching

本文深入探讨了C++模板元编程技术,通过实现斜堆合并算法,展示了如何利用元编程解决实际问题。
 1 #include<cstdio>
 2 #include<algorithm>
 3 #define M 1000005
 4 using namespace std;
 5 long long ans,sum[M],size[M];
 6 int tot,n,m,head[M],next[M],u[M],c[M],L[M],cnt,root[M];
 7 int l[M],r[M],v[M];
 8 void jia(int a1,int a2)
 9 {
10     cnt++;
11     next[cnt]=head[a1];
12     u[cnt]=a2;
13     head[a1]=cnt;
14     return;
15 }
16 int he(int a1,int a2)
17 {
18     if(!a1||!a2)
19       return a1+a2;
20     if(v[a1]<v[a2])
21       swap(a1,a2);
22     r[a1]=he(r[a1],a2);
23     swap(l[a1],r[a1]);
24     return a1;
25 }
26 void dfs(int a1)
27 {
28     root[a1]=++tot;
29     v[tot]=c[a1];
30     sum[a1]=c[a1];
31     size[a1]=1;
32     for(int i=head[a1];i;i=next[i])
33       {
34         dfs(u[i]);
35         sum[a1]+=sum[u[i]];
36         size[a1]+=size[u[i]];
37         root[a1]=he(root[a1],root[u[i]]);
38       }
39     for(;sum[a1]>m;)
40       {
41         sum[a1]-=v[root[a1]];
42         size[a1]--;
43         root[a1]=he(l[root[a1]],r[root[a1]]);
44       }
45     ans=max(ans,size[a1]*L[a1]);
46 }
47 int main()
48 {
49     scanf("%d%d",&n,&m);
50     for(int i=1;i<=n;i++)
51       {
52         int a1;
53         scanf("%d%d%d",&a1,&c[i],&L[i]);
54         jia(a1,i);
55       }
56     dfs(1);
57     printf("%lld",ans);
58     return 0;
59 }

斜堆 合并

转载于:https://www.cnblogs.com/xydddd/p/5308966.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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