P1337吊打XXXSA无疑就这几个步骤。设初温t;降低系数down<1设定阈值更劣随机概率选择（温度越低，概率越低）AI评价：#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;#definedown0.996//降低系数intn;structnode{ intx,y,w;}point[10006];doubleansx,

模拟退火是一种适合求样本点较大的多峰函数极值的方法.模拟退火有几个参数：初始温度（\(T_{0}\)），终止温度（\(T_{e}\)）和降温参数\(d\)，具体地，模拟退火是让每次的当前温度\(T\)变为\(d\timesT\)，直到终止，因此\(T_{e}\)应为一个很接近\(0\)的正数，\(d\)应该为一个很接近\(1\)的

题目链接：歌唱比赛思路    根据题目分析可得，假如小x的点赞数是123111，小y的点赞数是234111，则字符串的第4为到第6位结果都为Z，分别为对比（111,111），（11，11），（1，1），字符串的第三位为Y，为对比（3111，4111），则结果字符串为YYYZZZ。    此时可以轻易判断出字符串中第一个Z后面的所有字母

模拟退火一个基于随机的算法，多用于求解最优解问题。对于一个多峰函数，该算法会在函数上不断跳跃并记录最优。#include<bits/stdc++.h>#definedoudoubleconstdoulim=1e-15,D=0.9996;usingnamespacestd;douansx,ansy,ansd;douclac(doux,douy){}voidS

NOI2021轻重边题目链接：#4812.[NOI2021]轻重边前置知识：#树链剖分#线段树题目大意给定\(n\)个点组成的树，\(m\)次操作。修改操作会让路径\(a\tob\)上的所有点的所有连边对答案的贡献变为\(0\)，路径\(a\tob\)的所有边的贡献变为\(1\)；查询操作则统计路径\(a\tob\)的

#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intm,n,a[311][311],poi_x[21],poi_y[21],nowdis,nx,ny,ansx,ansy,ansx2,ansy2,nowmin=9999999;voidfill(){ intfilled=0; while(filled<20) { inttx=rand()%m+1,ty=rand()%n+1; if(!a[tx][ty]) { f

1随机化算法简介随机化算法，是一种十分玄学的做法。百度百科对其的定义是：随机化算法（randomizedalgorithm），是这样一种算法，在算法中使用了随机函数，且随机函数的返回值直接或者间接的影响了算法的执行流程或执行结果。就是将算法的某一步或某几步置于运气的控制之下，即该算法在运

\[吓死我了，还以为写了半天的被自己删掉了\]\[但是\text{Ctrl+S}会保存草稿啊\]\[以后一定要保留这个好习惯\]第一步转化题意，我们把“所有机器人移动”转化成“出口带着边框移动”，而在出口运动过程中超出边框的机器人，就“死”了。然后我们发现，出口运动过程中，假设出口目前走到

虽然说考前不应该碰这些随机化算法，容易影响思考，但是还是写一写吧，对于一些问题还是很好用的。概念什么是模拟退火。一句话解释，我们从一个旧状态随机出一个新状态，要从旧状

constdoubledown=0.996;//降温系数constdoubleeps=1e-15;//终止温度doubleansx,ansy,answ,T;structpoint{intx,y,w;}a[Z];inlinedoubledis(doub