POJ-1416 Shredding Company 枚举

本文介绍了一个有趣的问题:如何将一个不超过六位数的整数分割成若干部分,使得这些部分之和尽可能接近另一个给定的整数。通过状态压缩和枚举技术实现这一目标,并提供了一段完整的C++代码示例。

给定两个数,这两个数的长度都不超过6位数,然后求后一个数被怎样的分割能使得其和值最接近前一个数,其实这个问题就相当于在后一个数中进行插板而已。通过状态压缩来枚举隔板即可。

代码如下:

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <string>
#include <map>
#include <queue>
#include <vector>
#include <stack>
#include <list>
#include <set>
using namespace std;

int t, num, bit[10], idx;

void Break() {
    idx = -1;
    while (num) {
        bit[++idx] = num % 10;
        num /= 10;
    }
    for (int i = 0, j = idx; i < j; ++i, --j) {
        swap(bit[i], bit[j]);
    }
}

int get(int a, int b) {
    int ret = 0;
    for (int i = a; i < b; ++i) {
        ret *= 10, ret += bit[i];
    }
    return ret;
}

void Print(int state) {
    int last = 0;
    for (int i = 1; i <= idx+1; ++i) {
        if (state & (1 << i)) {
            printf(" %d", get(last, i));
            last = i;
        }
    }
}

bool judge(int state, int &ret) {
    int last = 0;
    ret = 0;
    for (int i = 1; i <= idx+1; ++i) {
        if (state & (1 << i)) {
            ret += get(last, i);
            last = i;
        }
    }
    return ret <= t;
} 

int main()
{
    int mask, Max, cnt, state;
    while (scanf("%d %d", &t, &num), t | num) {
        int i;
        if (t == num) {
            printf("%d %d\n", t, num);
            continue;
        }
        mask = cnt = 0;
        Max = 0;
        Break();
        for (i = 1; i <= idx; ++i) {
            mask |= (1 << i); // 对掩码进行赋值
        } 
        for (i = 0; i <= mask; i+=2) {
            int t = i;
            t |= (1 << (idx+1));
            int ret;
            if (judge(t, ret)) {
                if (Max < ret) {
                    Max = ret;
                    state = t;
                    cnt = 1;
                }
                else if (Max == ret) ++cnt;
            }
        }
        if (Max == 0) puts("error");
        else if (cnt != 1) puts("rejected");
        else {
            printf("%d", Max);
            Print(state);
            puts("");
        }
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Lyush/archive/2012/09/12/2681098.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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