【编程珠玑】兄弟单词(侧边栏)

本文介绍了一种基于字符排序的字符串处理算法,该算法首先对输入的字符串进行字符级别的排序,然后对排序后的字符串进行去重处理。通过比较字符串的特征签名来达到去除重复字符串的目的,并且能够按特征签名对字符串进行排序。
#define WORDMAX 100
struct my
{
	char word[256];
	char sig[256];
} wo[WORDMAX];
char oldsig[256];
bool cmp(my a, my b)
{
	if (strcmp(a.sig, b.sig) < 0) return true;
	return false;
}
int main()
{
	/* sign */
	int index = 0;
	while (scanf("%s", wo[index].word) != EOF) {
		strcpy(wo[index].sig, wo[index].word);
		sort(wo[index].sig, wo[index].sig + strlen(wo[index].sig));		
		++index;
	}

	/* sort */
	sort(wo, wo + index, cmp);

	/* squash */
	strcpy(oldsig, "");
	int i;
	for (i = 0; i < index; ++i) {
		if (strcmp(oldsig, wo[i].sig) != 0 && i) {
			printf("\n");
		}
		strcpy(oldsig, wo[i].sig);
		printf("%s ", wo[i].word);
	}
	printf("\n");
	return 0;
}
/*
pans
pots
opt
snap
stop
tops
*/

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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