状态压缩DP

status{x1,x2,x3,x4,………xn-1,xn}表示每只鱼是否还活着的状态 xi=1表示第i条鱼还活着 xi=0表示第i条鱼已经被吃掉了 dp(status)表示形成status这种状态的概率 那么刚开始的时候(第一天),所有的鱼都活着。 那么dp({1,1,1,1….,1,1,1})=1。

 

学长的AC的代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
double dp[1<<18];
double mat[18][18];

int bitcount(int t){
int ret = 0;
while(t){
ret += t&1;
t >>= 1;
}
return ret;
}

int main(){
int n;
scanf("%d",&n);
for(int i = 0;i < n;i++){
for(int j = 0;j < n;j++){
scanf("%lf",&mat[i][j]);
}
}
dp[(1<<n)-1] = 1;
for(int i = (1<<n)-1;i >= 1;i--){
int bit = bitcount(i);
if(bit == 1) continue;
double p = 2*dp[i]/bit/(bit-1);
for(int j = 0;j < n;j++)if(i&(1<<j)){
for(int k = 0;k < n;k++)if(i&(1<<k)){
dp[i^(1<<k)] += p*mat[j][k];
}
}
}
for(int i = 0;i < n;i++){
printf("%.6f ",dp[1<<i]);
}
return 0;
}

 

dp[(1<<n)-1] = 1;
//看似不起眼的小动作居然是将这个数组完全初始化为1的操作,值得参考

//每一步的概率应当是保存在p这个值当中

double dp[1<<18]; //这个是最后一步的计算结果
double mat[18][18]; //用来保存概率

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tianxia2s/p/3873504.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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值