zoj3471(状压dp)

 

题目连接:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=4257

题意:不超过10种气体,两两之间相互碰撞可以产生一定的能量,如a碰b,那么b气体就消失,自身不能碰自身,问最后所能得到的最大能量。

分析:用10位二进制表示气体是否存在,0表示存在,1表示不存在,s(上一个状态)中的两种气体碰撞并且有一种消失,可以得到新的状态进行状态转移。

转移方程:dp[s|(1<<(j-1))]=max(dp[s|(1<<(j-1))),dp[s]+a[i][j]).

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <cstdlib>
#include <stack>
#include <vector>
#include <set>
#include <map>
#define LL long long
#define mod 100000000
#define inf 0x3f3f3f3f
#define eps 1e-9
#define N 100010
#define FILL(a,b) (memset(a,b,sizeof(a)))
#define lson l,m,rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1
using namespace std;
int a[15][15];
int dp[1200];
int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d",&n)&&n)
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=n;j++)
            scanf("%d",&a[i][j]);
        FILL(dp,0);
        for(int s=0;s<(1<<n);s++)
        {
            for(int i=1;i<=n;i++)
            {
                if(s&(1<<(i-1)))continue;
                for(int j=1;j<=n;j++)
                {
                    if(i==j||(s&(1<<(j-1))))continue;
                    dp[s|(1<<(j-1))]=max(dp[s|(1<<(j-1))],dp[s]+a[i][j]);
                }
            }
        }
        int ans=0;
        for(int i=0;i<(1<<n);i++)
            ans=max(ans,dp[i]);
        printf("%d\n",ans);
    }
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/lienus/p/4271231.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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