poj2392

多重背包,多重背包可以转化为完全背包和01背包。如果某东西的总体积大于包体积,则可以当成是完全背包。否则按物品体积的1,2,4...倍分别进行01背包。这样就相当于构成了所有的可能情况,例如5 = 4 + 1, 7 = 1 + 2 + 4。都可以由这些数字构成。

ContractedBlock.gifExpandedBlockStart.gifView Code
#include <iostream>
#include
<cstdio>
#include
<cstdlib>
#include
<cstring>
#include
<algorithm>
using namespace std;

#define maxn 405
#define maxm 40005

struct Block
{
int count, h, limit;
}block[maxn];

int n;
bool f[maxm];

bool operator < (const Block &a, const Block &b)
{
return a.limit < b.limit;
}

void compackage(int h, int limit)
{
for (int i = h; i <=limit; i++)
f[i]
= f[i] || f[i - h];
}

void zerpackage(int h, int limit)
{
for (int i = limit; i >=h; i--)
f[i]
= f[i] || f[i - h];
}

void mulpackage(int count, int h, int limit)
{
if (h * count >= limit)
{
compackage(h, limit);
return;
}
int i = 1;
while (count >= i)
{
zerpackage(h
* i, limit);
count
-= i;
i
<<= 1;
}
zerpackage(h
* count, limit);
}

int main()
{
//freopen("t.txt", "r", stdin);
scanf("%d", &n);
for (int i = 0; i < n; i++)
scanf(
"%d%d%d", &block[i].h, &block[i].limit, &block[i].count);
sort(block, block
+ n);
memset(f,
0, sizeof(f));
f[
0] = true;
for (int i = 0; i < n; i++)
mulpackage(block[i].count, block[i].h, block[i].limit);
for (int i = block[n - 1].limit; i >= 0; i--)
if (f[i])
{
printf(
"%d\n", i);
break;
}
return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/rainydays/archive/2011/05/26/2059064.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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