hdu 1207

本文详细阐述了汉诺塔II问题的规律和算法实现,包括变量定义、循环逻辑及输入输出操作,通过代码示例深入浅出地解析了问题解决过程。

hdu 1207 汉诺塔II

 规律:
a[1]=1;
a[2]=a[1]+2;a[3]=a[2]+2;(2个加2^1)
a[4]=a[3]+4;a[5]=a[4]+4;a[6]=a[5]+4;(3个加2^2);
…………………………………………(4个加2^3);

 

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace
std;

long
dig[65];
int
main()
{

    int
n,m=2,num=0,sum=2;
    dig[1]=1;
    for
(int i=2;i<=64;i++)
           {

               num++;
               if
(num<=sum)
                {

                    dig[i]=dig[i-1]+pow(2.0,m-1);
                }

               if
(num>sum)
               {

                   num=0;
                   sum++;
                   m++;
                   i--;
               }
           }

    while
(cin>>n)
    {

        cout<<dig[n]<<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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