泥塑课

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[题目](https://nanti.jisuanke.com/t/6)

#include<iostream>
#include <string.h>
int main()
{
    int col = 0;
    int length[50]={0},width[50]={0},higth[50]={0};
    char name[90][80];
    memset(name,'\0',sizeof(name));
    int area[100] = {0};
    int first = 0, second = 0;
   
    while(scanf("%d",&col)!=EOF){
        if(col == -1)
            return 0;
        for(int i = 0; i < col; i++)
        {
            scanf("%d %d %d %s\n",&length[i],&width[i],&higth[i],name[i]);
        }
         
        int small = 8888888;
        int big = 0;
        for(int i = 0; i < col; i++)
        {
            area[i]=length[i]*width[i]*higth[i];
            if(area[i]>=big)
            {
                first = i;
                big =area[i];
            } 
            if(area[i]<small){
                second = i;
                small = area[i];
            }  
        }
        printf("%s took clay from %s.\n",name[first],name[second]);
    }
    return 0;
}

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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