Java数组

选择题

  1. C
  2. C
  3. C
  4. A
  5. D
  6. A
  7. AD
  8. D
  9. A
  10. AB

编程

public class ArrayDemo {
	public static void main(String[] args){
		int[] a = {1,2,6,12,15,16,17}
		System.out.println("能够被3整除的数值元素有:");
		for (int i = 0; i<a.length;i++){
			if(a[i]% 3 == 0){
				System.out.println(a[i]);
}
}
}
}
public class Hello {
	public static void main(String[] args) {
		int intArray[][] = new int [3][2];
		//输入学生成绩
		for(int i = 0; i < intArray.length; i++) {
			Scanner sc = new Scanner (System.in);
			for (int j = 0; j < intArray[i].length; j++) {
				String str;
				if (j == 0) {
					str = "语文";
				}else{
					str = "数学";
				}
				System.out.println("请输入第"+(i+1) + "个学生的" + str + "成绩");
				intArray[i][j] = sc.nextInt();
			}
		}
		
		//计算语文总成绩的平均分
		int sum0 = 0 , avr0;
		for (int i = 0 ; i < intArray.length; i++) {
			sum0 += intArray[i][0];
		}
		avr0 = sum0 /3;
		//计算数学总成绩的平均分
		int sum1 = 0 , avr1;
		for (int j = 0 ; j < intArray.length; j++) {
			sum1 += intArray[j][1];
		}
		avr1 = sum0 /3;
		//打印成绩
		System.out.println("语文总成绩为:" + sum0);
		System.out.println("语文平均分为:" + avr0);
		System.out.println("数学总成绩为:" + sum1);
		System.out.println("数学平均分为:" + avr1);
	}

}
源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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