选择排序法

本文深入探讨了选择排序法的原理与应用,通过具体示例展示了如何使用选择排序法对数组进行排序,并提供了实现代码及运行结果。重点强调了算法步骤与优化思考。

思路:

       选择排序法的思路是:每一趟在n-i个数字里选取最小的值赋给a[i],然后,下一趟把剩下的再继续比较,赋值,以此类推,不断交换赋值。

      

      初始序列:{ 49 27 65 97 76 12 38 }
      第1趟:12与49交换:12 { 27 65 97 76 49 38 }
      第2趟:27不动 :12 27 { 65 97 76 49 38 }
      第3趟:65与38交换:12 27 38 { 97 76 65 49}
      第4趟:97与49交换:12 27 38 49 { 97 76 65 }
      第5趟:76与65交换:12 27 38 49 65 { 97 76 }
      第6趟:97与76交换:12 27 38 49 65 76 97 完成
 


例题:用选择法进行排序
#include<stdio.h>
int main()
{
    int a[5],i,j,k,l;
    int t;
    for(i=0;i<5;i++)
        scanf("%d",&a[i]);
    for(j=0;j<5;j++)
    {
        for(k=j;k<5;k++)
        {
            if(a[j]>a[k])
            {
                t=a[j];
                a[j]=a[k];
                a[k]=t;
            }
        }
    }
    for(l=0;l<5;l++)
        printf("%d\n",a[l]);
    return 0;
}


运行结果:


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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