第16周OJ-2

问题及代码
/*
完成人:贾如杉
题目描述
编写程序,定义一个存放职工信息的结构体类型,职工信息包括职工姓名、工作年限、工资总额。初始化5名职工的信息,对工作年限超过30年的职工每人加100元工资,要求分别输出工资变化之前和之后的所有职工的信息。


输入
输入5个员工的职工姓名、工作年限、工资总额

输出
输出两部分,第一部分输出工资变化之前所有职工的信息,第二部分输出工资变化之后的所有职工的信息



*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct
{
    char name[20];
    int year;
    int money;
}gongzi[5];
int main()
{
    gongzi salary;
    int i;
    for(i=0;i<5;i++)
    {
        scanf("%s %d %d",salary[i].name,&salary[i].year,&salary[i].money);
    }
    printf("原始工资\n");
    printf("姓名    年限    工资\n");
    for(i=0;i<5;i++)
    {
        printf("%s",salary[i].name);
        printf("    %d    %d\n",salary[i].year,salary[i].money);
    }
    printf("加薪后工资\n");
    printf("姓名    年限    工资\n");
    for(i=0;i<5;i++)
    {
        printf("%s",salary[i].name);
        if(salary[i].year>=30)
        {
             printf("    %d    %d\n",salary[i].year,salary[i].money+100);
        }
        else
        {
             printf("    %d    %d\n",salary[i].year,salary[i].money);
        }

    }
    return 0;
}


运行结果

知识点总结

结构体的简单练习
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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