UVA 1605 Building for UN

本博客展示了如何使用C++编程语言生成一个字母矩阵,并通过循环打印矩阵中的字符。
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
char s[] = {'0', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S','T', 'U', 'V', 'W','X', 'Y', 'Z',
            'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's','t', 'u', 'v', 'w','x','y', 'z'};
int main()
{
    int n;
    int kase = 0;
    while(scanf("%d", &n) == 1)
    {
        if(kase !=0)
            printf("\n");
        ++kase;
        if(n==1)
        {
            printf("%d %d %d\n", 1, 1, 1);
            printf("A\n");
            continue;
        }
        printf("%d %d %d\n", 2, n, n);
        for(int i = 1; i <= n; ++i)
        {
            for(int j = 1; j <= n; ++j)
                printf("%c", s[i]);
            printf("\n");
        }
        printf("\n");
        for(int i = 1; i <= n; ++i)
        {
            for(int j = 1; j <= n; ++j)
                printf("%c", s[j]);
            printf("\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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