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序列查询新解

https://www.acwing.com/problem/content/4284/ #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long LL; const int N = 100010; int n, m; int a[N]; int R; LL get(int l, int r) // 求g[l] + g[

模拟退火算法介绍以及一个最简单模型的Python实现方式

        我们经常会看到以下四类问题，给定一个函数求极值、旅行商问题（TSP）、书店买书问题、背包问题。通常我们的解法是运用蒙特卡洛模拟or穷举法，但是当函数中自变量特别多时，这些方法的计算复杂度将非常非常大，显然不是我们在数模比赛中可以应用的。         以上

CCF序列查询新解

题目背景 题目描述 样例1输入 3 10 2 5 8 输出 5 C++解答 #include<stdio.h> #include<iostream> #include<math.h> using namespace std; int n, N; int main() { cin >> n >> N; int A[n + 1] = { 0 };//所有数组元素都置0 int f[N]; int g[N]; for (int i =

模拟退火算法求解最优化问题

目录  0 引言 1 模拟退火算法理论 1.1 模拟退火算法的起源 1.2 物理退火过程 1.3 模拟退火原理 1.4 模拟退火算法思想 2 实例描述 2.1 TSP旅行商问题 2.1.1 问题描述 2.1.2 解空间 2.1.3 新解的产生 2.1.4 目标函数 2.2 背包问题 2.2.1 问题描述 2.2.2 具体实现 2.2.3 结果展示

学习笔记——SA求解旅行商问题的理解与代码分析

模拟退火求解旅行商问题的理解与代码分析 1 模拟退火法的理解1.1 爬山法1.2 求解函数最值问题思想 2 求解函数的最值问题算例2.1 单个自变量的题目：2.2 多个自变量题目： 3 求解旅行商问题算例3.1 单旅行商问题3.2 多旅行商问题参考 1 模拟退火法的理解 模拟退火法作为一

Cocos2D-X屏幕适配新解

为了适应移动终端的各种分辨率大小，各种屏幕宽高比，在 Cocos2D-X（当前稳定版：2.0.4） 中，提供了相应的解决方案，以方便我们在设计游戏时，能够更好的适应不同的环境。 而在设计游戏之初，决定着我们屏幕适配的因素有哪些？简而言之只有两点：屏幕大小和宽高比。这两个因素是如何影响游戏的呢

模拟退火

模拟退火 问题引入 \(\,n\,\)个有\(\,k\,\)维性质以及价值\(\,w\,\)的物品，放入\(\,m\,\)个有\(\,k\,\)维限制的背包中，求总价值最大值 爬山&贪心 这题有一个显而易见的错误做法，先把物品按某种神秘方式排序，然后贪心地放入背包 于是考虑乱搞，每次random_shuffle一下物品，再重新计算，取历

模拟退火算法Python编程（3）整数规划问题

1、整数规划问题 　　 整数规划问题在工业、经济、国防、医疗等各行各业应用十分广泛，是指规划中的变量（全部或部分）限制为整数，属于离散优化问题（Discrete Optimization）。 　　 线性规划问题的最优解可能是分数或小数。但很多实际问题常常要求某些变量必须是整数解，例如：机器的台数、工

模拟退火算法Python编程（2）约束条件的处理

1、最优化与线性规划 　　 最优化问题的三要素是决策变量、目标函数和约束条件。 　　 线性规划（Linear programming），是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法，常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题。 　　简单的线性规划问题可以用 Lingo软件求解，Matlab、Pytho

模拟退火算法

模拟退火算法 1. 简介2. 基本步骤3. 应用 1. 简介 模拟退火法（SAA）基本思想是：在一定温度下，搜索从一个状态随机的变化到另一个状态；随着温度的不断下降直到最低温度，搜索过程以概率1停留在最优解。它有四个基本概念：（1）目标函数，对于最大值问题，使目标函数乘以-1即可（2）温度，它随着算

求方程 p+q+r+s+t=pqrst 的全体自然数解（约定p<=q<=r<=s<=t）

解：方程左右的表达式分别记为u和v. 由题设有5t>=u. 0本来是不算入自然数的，现在的趋势是把0也算作自然数. 若p=0，则v=0，为使得u=0成立，q、r、s、t都必需为0. 这样就得到方程的一个解： p=q=r=s=t=0. 接下来考察p>0的情形： 若p>=2，则v>=16t. 而5t>=u，p<=t，故u=v无解. 于是只需考察p=1的情形，此

模拟退火板子

参数 初始温度 \(tmp\)， 降温系数 \(\Delta\)。 接受不优解的条件 \[e^{\frac{-当前解与最优解的差}{tmp}} * rand\_max < rand() \] 卡时间代码 while((double)clock()/CLOCKS_PER_SEC < 时限) 模拟退火(); 板子 double ans=1e18; struct ANS_type { /* balabala */ } an

TSP-NewAnswer

function S2=NewAnswer(S1) %% 输入 % S1:当前解 %% 输出 % S2：新解 N=length(S1); S2=S1;                a=round(rand(1,2)*(N-1)+1); %产生两个随机位置 用来交换 W=S2(a(1)); S2(a(1))=S2(a(2)); S2(a(2))=W;         %得到一个新路线

浅谈欧洲算法——模拟退火

初听说退火这个名词感觉就很(zhuang)帅(A__CDEFG...) 直到学了退火之后，我才发现： 退火不只是帅，而且非常万能 甚至比 D （大） F （法） S （师）还要万能 简直就是骗（de）分神器啊 简介 作为一个计算机算法，它竟然在百度上有物理词条！ 当时我看了就懵了，你说计算机一个算法，跟冶炼金属有什么关系啊？ 后

红黑树新解（插入）

1.  简介 红黑树是一种自平衡二叉查找树，在查找，插入和删除几个方面，性能都可以做到O(lgN)。 那怎么实现呢，首先要先看看红黑树的5个特性，只有满足这5个特性，才是红黑树。                   每个结点都有父结点(parent)，左子结点(left)和右子结点(right), root的父结点是leaf

【算法】模拟退火算法解决TSP问题的matlab实现

前言        模拟退火算法（SA）是较为常见的现代优化算法之一，常用于旅行商（TSP）问题中。数学建模里学生们常常使用该算法，甚至是为了使用这个算法而使用这个算法，让评委老师们审美疲劳。评委老师明确表明使用所谓"神算法"（神经网络，模拟退火，遗传算法等等）而过于牵强者拿不了高分（见：http:/