poj3278 一维bfs 水题

本文介绍了一种在一维空间中使用广度优先搜索(BFS)算法寻找从起点到终点最短路径的方法。该算法定义了边界条件,并通过结构体来记录节点的位置和到达该节点所需的步数。具体实现包括利用队列进行节点遍历,同时采用标记数组避免重复访问。
/*一维bfs,确定边界,标记数组,结构体包括坐标和当前步数*/
#include <cstdio>
#include <queue>
#include <cstring>
#define N 100005
using namespace std;
int vis[N];
typedef struct note {
 int x;//当前点坐标
 int s;//当前点已走步数
}point;
point start; int endd;
int isbroder(int x)
{
 return x >= 0 && x <= N;
}
int bfs(point s, int e)
{
 queue<point> q;
 while (!q.empty()) q.pop();
 q.push(s);
 vis[s.x] = 1;
 while (!q.empty())
 {
  point cur = q.front(); q.pop();
  if (cur.x == endd) return cur.s;//临界条件判断
  else//穷举三种走法
  {
   point t;
   if (isbroder(cur.x * 2) && !vis[cur.x * 2])
   {
    t.x = 2 * cur.x; t.s = cur.s + 1;
    vis[t.x] = 1;
    q.push(t);
   }
   
   if (isbroder(cur.x - 1) && !vis[cur.x - 1])
   {
    t.x = cur.x - 1; t.s = cur.s + 1;
    vis[t.x] = 1;
    q.push(t);
   }
   if (isbroder(cur.x + 1) && !vis[cur.x + 1])
   {
    t.x = cur.x + 1; t.s = cur.s + 1;
    vis[t.x] = 1;
    q.push(t);
   }
  }
 }
 return -1;//查找失败
}
int main()
{
 while (scanf("%d%d", &start.x, &endd) != EOF)
 {
  memset(vis, 0, sizeof(vis));
  start.s = 0;
  int ans;
  ans = bfs(start,endd);
  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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