SPOJ Problem 346:Bytelandian gold coins

本文介绍了一个硬币兑换问题,目标是将一种价值n的硬币通过特定规则转换为三种更小面额的硬币组合,使得总价值最大化。文中提供了一段C++代码实现,采用动态规划预处理前十万种情况,并利用广度优先搜索解决更大数值的问题。

有一种价值n的硬币能换成n/2,n/3,n/4的三个硬币,要求硬币价值的和尽可能多。

前十万打表,后面就BFS。。。

#include<cstdio>
#include<cstring>
int a[100005];
int q[100005],l,r,t,i,n;
long long ans;
int main(){
    for (i=0;i<=100000;i++){
        a[i]=a[i/2]+a[i/3]+a[i/4];
        if (i>a[i])a[i]=i;
    }
    while(scanf("%d",&n)!=EOF){
        l=0;r=1;ans=0;
        memset(q,0,sizeof(q));
        q[1]=n;
        while(l<r){
            t=q[++l];
            if (t<=100000)ans+=a[t];
            else {
                q[++r]=t/2;
                q[++r]=t/3;
                q[++r]=t/4;
            }
        }
        printf("%lld\n",ans);
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/moris/p/4316577.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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