二分法

本文详细介绍了二分查找算法的基本原理及实现步骤,并提供了具体的代码示例。此外还讲解了如何利用二分查找解决实际问题的方法。

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二分查找的先决条件:
结点按关键字有序,且顺序存储,就是找一个区间,往这个区间里面试数
(前缀和,距离,长度)
二分思想:取中比较
二分关键词:至少,最多,最小等限制词
问题:在数组a中找一个不大于m的最大数ans

int a[M];	定义数组大小

Int n, m;	定义数组大小与要查询的数

int left, right, mid;	定义边界与中点


left = 0, right = n-1;	//定义边界时要注意度
while(left <= right)	//退出循环的条件
{
	mid = (left + right) / 2; 	//或者(left + right) << 1 
	if(solve(mid) /*判断方案*/ )
	{
		ans = a[mid];	//答案存放点
		left = mid + 1;	//满足之后往右走一步,因为左边的都已经满足条件,且已经存入答案,放弃
	}
	else
	{
		right = mid - 1;	//不满足的时候往左走一步,因为右边的都不满足条件,放弃
	}
}

另外  两个函数 upper_bound()   lower_bound()  点击打开链接

下面是偷得大佬的微笑

首先如果是整数。。。则有如下技巧。。。首先由4个变量。。le,ri,mid,ans。。。

首先控制结束。。。为(le<=ri)!!!

然后更新的时候结果到底输出什么??

用ans保存可行的mid,不断更新。。最后要求的值就在ans里面。。。(ps:因为ans已经代表了当前le和ri的最好的情况。。)

然后就是左右边界的确定。。。

整数为:

选右区间:l=mid+1;

选做区间:r=mid-1;

ans=mid,保存解。。。

整数处理是最坑的,浮点数无非是精度问题。。。。

浮点数的边界控制为(ri-le>eps)

选右区间:l=mid;

做左区间:ri=mid;

最后结果输出mid值。。。。

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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