uva 11157 Dynamic Frog

本文介绍了一道经典的算法题目——青蛙过河问题。通过两只虚拟青蛙的来回跳跃,寻找河中大石头的最大跨度。利用C++实现算法逻辑,并详细解释了代码流程与核心数据结构。

题意:一只青蛙要从河的左岸到右岸找东西,找完东西要返回,河中间有呈直线的踮脚石,有两种石头,一种大石头,可以多次踩踏不沉,一种小石头,只能踩一次。

解题思路:

青蛙往返可以看作两只青蛙一起过河,求青蛙最大跨度

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <vector>
//#define T
using namespace std;

struct jump
{
    int cnt;
    int dis;
    jump(char ch = ' ',int diss = 0)
    {
        if(ch == 'B')
            cnt = 110;
        else
            cnt = 1;
        dis = diss;
    }
};

vector<jump> stone;

int main()
{
    #ifdef T
    freopen("in.txt","r",stdin);
    freopen("out.txt","w",stdout);
    #endif // T
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int cas = 1; cas <= n; cas ++)
    {
        stone.clear();
        int a,b;
        char ch1,ch2;
        int d;
        scanf("%d %d",&a,&b);
        stone.push_back(jump('B',0));
        for(int i = 0;i<a;i++)
        {
            scanf(" %c %c %d",&ch1,&ch2,&d);   //注意前面加空格,以防读入char型换行符
           // prlongf("ch1 = %c   ch2 = %c  d = %d\n",ch1,ch2,d);
            stone.push_back(jump(ch1,d));
        }
        stone.push_back(jump('B',b));
        int ans = 0;
        int pre1 = 0;
        int pre2 = 0;
        for(int i = 0; i < stone.size(); i++)
        {
           // prlongf("stone.cnt --- %d   stone.dis ---- %d   i = %d\n",stone[i].cnt,stone[i].dis,i);
            if(stone[i].cnt > 1)
            {
                if(stone[i].dis - pre1 >ans)
                {
                    ans = stone[i].dis - pre1;

                }
                if(stone[i].dis - pre2 > ans)  // 顺序别弄错
                {
                    ans = stone[i].dis - pre2;
                }
                pre1 = stone[i].dis;
                pre2 = stone[i].dis;

            }
            else
            {
                if(pre2 > pre1)
                {
                    if(stone[i].dis - pre1 > ans)
                        ans = stone[i].dis - pre1;
                    pre1 = stone[i].dis;
                }
                else
                {
                    if(stone[i].dis - pre2 > ans)
                        ans = stone[i].dis - pre2;
                    pre2 = stone[i].dis;
                }
            }

        }
        printf("Case %d: ",cas);
        printf("%d\n",ans);
    }
   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