java(三):数组

本文详细介绍了一维数组的各种操作方法,包括初始化、填充、排序、复制和查询等,并提供了具体的示例代码,帮助读者理解如何使用Java标准库中的Arrays类来高效地管理数组。

初始一维数组:

int arr[]=new int[5];
int arr2[]={11,2,3,5};

填充替换数组元素:

1. Arrays.fill(int[] a,int value)

//a:要进行元素替换的数组
//value:要填充数组的值

例:
int arr[]=new int[5];
Arrays.fill(arr,8);
//此时数组中的值都成为了8

2.Arrays.fill(int[] a,int fromIndex,int toIndex,int value)

//a:要进行填充的数组
//fromIndex:要使用指定值进行填充的第一个元素索引即数组下标(包括)
//toIndex:要是你敢用指定值进行填充的最后一个元素索引(不包括)
//要填充数组的值

对数组排序:

Arrays.sort(obj)

例:
int arr[]=new int[]{8,4,2,9,3};
Arrays.sort(arr);//从小到大排序

复制数组:

Arrays.copyOf(arr,int newlength)
arr:要复制的数组
newlength:复制后的新数组长度。如果新长度大于arr长度,则用0填充(char型用null填充)若小于,则从第一个截取到满足新数组长度

例:
int arr[]=new int[]{89,99,11};
int newarr[]=Arrays.copyOf(arr,5);
//newarr值为{89,99,11,0,0}
Arrays.copyOfRange(arr,int formIndex,int toIndex)
arr:同上
formIndex:开始复制数组的索引位置,此值必须在0-整个数组长度之间。新数组包括索引即下标formIndex的元素。
toIndex:要复制范围的最后索引位置,可大于数组长度,新数组不包括索引即下标toIndex的元素。

数组查询:

binarSearch(Object[] a,Object key)
a:要搜索的数组
key:要搜索的值
key在数组中的话返回值的索引即下标;否则返回-1或"-"(插入点)。插入点是搜索键要插入数组的那一点,即第一个大于此键的元素索引。

例:
int arr[]=new int[]{4,25,10};
Arrays.sort(arr);
int index=Arrays.binarySeach(arr,0,1,8);
//此代表元素8在arr中索引范围为0-1中是否存在,显然index的值是"-",又排序后,arr数组元素顺序为{4,10,25},所以第一个大于8的元素25的索引即下标为2,所以index的值为-2.

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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