poj-1125 Stockbroker Grapevine *

/*
* 水题~ floyd算法 0ms
*
* 求每对顶点间的最短路, 然后选择 最大值 最小的那个顶点作为起点~
*/

#include
<cstdio>
#include
<cstring>
using namespace std;

const int maxN = 100 + 5;
const int inf = 10000000;
int n, totEdgeNum, w[maxN][maxN];

/*
struct SEdge{
int u, v, w;
};
SEdge edge[maxN * maxN];
*/

void floyd(){
for(int k=1; k<=n; k++){
for(int i=1; i<=n; i++){
for(int j=1; j<=n; j++){
if(w[i][j] > w[i][k] + w[k][j])
w[i][j]
= w[i][k] + w[k][j];
}
}
}
}

void getAns(){
int totMin = inf, beg;
for(int i=1; i<=n; i++){
int lineMax = -1;
bool flag = 1;
for(int j=1; j<=n; j++){
if(w[i][j] == -1){
flag
= 0; break;
}
if(lineMax < w[i][j]) lineMax = w[i][j];
}
if(flag && totMin > lineMax){
totMin
= lineMax; beg = i;
}
}

if(totMin == inf)
printf(
"disjoint\n");
else
printf(
"%d %d\n", beg, totMin);

}

int main(){
while(scanf("%d", &n)){
if(n == 0) return 0;

for(int i=1; i<=n; i++)
for(int j=1; j<=n; j++)
w[i][j]
= inf;

int tmpN, tmpE, tmpW;
for(int i=1; i<=n; i++){
scanf(
"%d", &tmpN);
for(int j=1; j<=tmpN; j++){
scanf(
"%d%d", &tmpE, &tmpW);
w[i][tmpE]
= tmpW;
}
w[i][i]
= 0;
}

floyd();

getAns();
}

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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