hdu1881 毕业bg 搜索版本

最优BG任务选择算法
本文介绍了一种通过深度优先搜索来解决最优BG任务选择的问题。该算法首先将任务按照截止日期降序排列,然后利用递归的方式遍历所有可能的任务组合,找出在满足截止日期约束下能够获得的最大总度数。文章提供了完整的C++实现代码。

这道题目于最大报销额有些不同,这道题目不需要特别的减枝策略,但各个bg之间不是平等地位的,在之前那道题目中对初始数据的顺序没有什么要求,因为前面得有没有加进来对后面的抉择没有根本上的限制,探查顺序会考虑所有有意义的路径,而这道题目不同,考虑一种最极端的情况,我们把bg信息按从大到小的顺序排序,这样我们明显发现在所有bg信息中我们只能选择一个加入,因为只要有一个选上后面的根本没有机会,这样我们可以把可以协调安排的两场bg因为探查顺序而变得不能共存,因为此过程并不是与探查顺序无关的,只有按照结束时间限制从大到小的顺序进行探查,才能最大可能地挖掘可能共存的信息。好好体会

 

 

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct bg
{
    int degree,last,deadline;
};
int maxbg;
bg record[32];

int cmp(bg x,bg y)//˳Ðò¾ø¶ÔÖØÒªÂð ·´¹ýÀ´¾ÓÈ»ÊÇ´íµÄ
{
    return x.deadline>y.deadline;
}
void dfs(int i,int n,int deg,int dead)
{
    if(i==n)
    {
        if(deg>maxbg)maxbg=deg;return;
    }
    dfs(i+1,n,deg,dead);
    if(dead+record[i].last<=record[i].deadline)
        dfs(i+1,n,deg+record[i].degree,dead+record[i].last);

}
int main()
{
    int n;
    while(cin>>n&&n>=0)
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
            cin>>record[i].degree>>record[i].last>>record[i].deadline;
        sort(record,record+n,cmp);
        maxbg=0;
        dfs(0,n,0,0);
        cout<<maxbg<<endl;
    }
    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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