一个关于甄别重复的小点(ZOJ1476引发的想法)

本文讨论了在程序设计中如何通过离散化不同状态的标识符,利用数组、二维下标或hash等方法来高效判断重复情况。特别强调了在DFS、最短路径和动态规划等场景下,如何巧妙地应用这一技术。并通过具体代码实例展示了其在解决特定问题时的实用性。

最近做了ZOJ1476 weird clock(http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=1476),发现有一种甄别重复情况的小技术经常在用..那就是定义数组,作为不同情况的标志,来判断是否重复


其实我们在其他方面,比如dfs,最短路径,或者DP中,用到的used也是这个意思..不过我一直没有把它们联系起来


抽象来说,就是找到不同状态的标识符,并将其离散化(且有限),那么我们总可以利用这种技术加以判定重复,


简单的我们可以使用数组,以下标为标识符


复杂的我们也许还需要借助状态本身的特点,比如二维下标也可以做重复判定,更为复杂的,我们可能还需要利用hash来唯一确定状态..


关键:如何确定状态


顺提一句:一定要记得利用这个方法,尤其是对象状态有限且较少,并且状态改变无记忆性(比如本题)


代码如下


#include <stdio.h>

#define MAX_TIME 60

int main()
{
/*
    freopen("test.txt", "r", stdin);
*/
    int s, d;

    int i;
    int num;
    int time[MAX_TIME];

    while (scanf("%d %d", &s, &d), s != 0 || d != 0)
    {
        for (i = 0; i < MAX_TIME; i++)
            time[i] = 0;
        time[s] = 1;
        num = 0;
        while (s != 0)
        {
            s = (s * d + s) % MAX_TIME;
            /*判断重复与否*/
            if (time[s] == 1)
                break;
            time[s] = 1;
            num++;
        }
        if (s == 0)
            printf("%d\n", num);
        else
            printf("Impossible\n");
    }

    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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