POJ 3628 Bookshelf 2 题解

本文介绍了一种较少被提及的使用广度优先搜索(BFS)解决特定问题的方法,通常此类问题更多采用深度优先搜索(DFS)。通过具体示例展示了如何利用BFS的优势,在保证速度的同时解决01背包问题及类似问题。

本题解法非常多,由于给出的数据特殊性故此能够使用DFS和BFS,也能够使用01背包DP思想来解。

由于一般大家都使用DFS,这里使用非常少人使用的BFS。缺点是比DFS更加耗内存,只是长处是速度比DFS快。

当然也比DFS难写点:

int N, B;
int Height[21];
inline int mMin(int a, int b) { return a > b? b : a; }
inline int mMax(int a, int b) { return a < b? b : a; }

int bfs()
{
	vector<int> vStk;	
	vStk.push_back(0);

	int id = 0;
	int mh = INT_MAX;
	while (id < N)
	{
		for (int i = (int)vStk.size() - 1; i >= 0 ; i--)
		{
			int h = vStk[i] + Height[id];
			if (h >= B) mh = mMin(mh, h-B);
			vStk.push_back(h);
		}//缺点。会消耗大量的内存。最后vector会很大,长处,速度比dfs快
		id++;
	}
	return mh;
}

int main()
{
	while (scanf("%d %d", &N, &B) != EOF)
	{
		for (int i = 0; i < N; i++)
		{
			scanf("%d", &Height[i]);
		}
		printf("%d\n", bfs());
	}
	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。
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