【POJ 1850】 Code

本文介绍了一种使用数位动态规划(数位DP)解决特定类型问题的方法,并通过一个具体的例子进行了说明。数位DP可以高效地处理与数字字符串有关的问题,尤其是在需要考虑数字大小限制的情况下。

【POJ 1850】 Code


还是非常想说 

数位dp真的非常方便!

!。

数位dp真的非常方便!。!


数位dp真的非常方便!

!!



重要的事说三遍


该题转换规则跟进制差点儿相同 到z时进一位 如az下位为bc 上位必须比下位小

依据这个规则搜出全部情况就可以


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>

using namespace std;

int dp[11][27];
int digit[11];

/*
1~26表示加的字母 0表示不加
有前导时 枚举pre+1 ~ 26-pos
没有的话枚举 0 ~ 26-pos
*/

int dfs(int pos,int pre,bool high)
{
    if(pos == -1) return pre > 0;
   if(!high && ~dp[pos][pre]) return dp[pos][pre];

    int i,en,ans = 0,st;
    en = high? digit[pos]: 26-pos;
    st = pre? pre+1: 0;

    for(i = st; i <= en; ++i) ans += dfs(pos-1,i,high && i == en);

    if(!high) dp[pos][pre] = ans;
    return ans;
}

int Solve(char *str)
{
    int i,len = strlen(str);
    for(i = 0; i < len; ++i)
    {
        digit[i] = str[len-i-1]-'a'+1;
    }
    return dfs(len-1,-1,1);
}

int main()
{
    memset(dp,-1,sizeof(dp));
    char str[11],i;
    scanf("%s",str);
    for(i = 0; str[i+1]; ++i)
    {
        if(str[i] >= str[i+1])
        {
            puts("0");
            return 0;
        }
    }
    printf("%d\n",Solve(str));
    return 0;
}




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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