【规范代码】图的建边

鉴于自己的代码一直很随意,一直老是出一些神奇的bug,队友也难以阅读,本人决定转换代码风格,特别是图论这一块的(因为图论代码有时都很繁琐,并且都十分相似)。

至于改成什么样的,我决定参考刘如佳白书的代码风格,本人觉得这风格比较精巧,短而易读,他的书广受欢迎就已经是莫大的证明了。

写这些主要是给自看的,当然能给别人带来帮助也是极好的。

关于建边,白书中充分的运用vector,个人觉得很不错啊。

#define maxnode 100
struct edge
{
    int from , to, dist;
};
vector<edge> edges;
vector<int> g[maxnode];
void addedge( int from, int to, int dist)
{
    edges.push_back(( edge ){ from, to, dist });
    g[from].push_back( edges.size() - 1 );
}


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框架搭前后端分离系统,将AOA应用于像分割任务,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、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、像分割等实际问题中的模与求解方法;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; 阅读议: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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