卿学姐与魔法(优先队列)

“你的膜法也救不了你

在去拯救公主的道路上,卿学姐披荆斩棘,刀刃早已锈迹斑斑。

一日卿学姐正在为武器的问题发愁,碰到了正在赏树的天行廖。

天行廖嘴角微扬,似乎看穿了卿学姐的心思,故意在此等待。

“少年,你渴望掌握雷电的力量吗?”天行廖如是问道。

已经差不多是条咸鱼的卿学姐欣然答应了。于是卿学姐开始跟随魔法大师天行廖学习魔法的力量。

刚入门的卿学姐发现,每个魔法都是由两种基本元素构成的,A元素和B元素。

而每个魔法的魔力是合成这个魔法的A元素和B元素的大小的和。

例如一个大小为3的A元素和一个大小为6的B元素,能构成一个魔力为9的魔法。

现在卿学姐收集了N个A元素和N个B元素。

敏锐的卿学姐立刻发现他能组合出N∗N种魔法。

谦虚的卿学姐并不希望自己太跳,所以他准备将这NNN∗N种魔法中的最小的NN种展示给天行廖检查。

现在卿学姐想知道,这N∗N种魔法中最小的NN种是什么。

当然,得从小到大输出哦~

Input

第一行一个整数N

接下来一行有N个数,表示N个A元素

接下来一行有N个数,表示N个B元素

1≤N≤100000

1≤A[i],B[i]≤1000000000

Output

输出NN行,每行一个整数

代表N∗N种魔法中最小的NN个

Sample Input

5
1 3 2 4 5 
6 3 4 1 7

Sample Output

2
3
4
4
5


//暴力二重循环也能过。。。但是,这样,这种算法还是很不错的
 1 #include <iostream>
 2 #include <stdio.h>
 3 #include <string.h>
 4 #include <queue>
 5 #include <algorithm>
 6 using namespace std;
 7 #define LL long long
 8 #define MX 100005
 9 struct Node
10 {
11     int id;
12     LL w;
13     bool operator > (const Node &b) const
14     {
15         return w<b.w;
16     }
17     bool operator < (const Node &b) const
18     {
19         return w>b.w;
20     }
21 };
22 LL a[MX];
23 LL b[MX];
24 
25 int main()
26 {
27     int n;
28     scanf("%d",&n);
29     for (int i=0;i<n;i++)
30         scanf("%lld",&a[i]);
31     for (int i=0;i<n;i++)
32         scanf("%lld",&b[i]);
33     sort(a,a+n);sort(b,b+n);
34     priority_queue<Node> Q;
35     for (int i=0;i<n;i++)
36         Q.push((Node){0,a[0]+b[i]});
37 
38     for (int i=0;i<n;i++)
39     {
40         Node tp = Q.top();Q.pop();
41         printf("%d\n",tp.w);
42         Q.push((Node){tp.id+1,tp.w-a[tp.id]+a[tp.id+1]});
43     }
44     return 0;
45 }
View Code

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/haoabcd2010/p/7221985.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MOAMOP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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