POJ3299

POJ原址:POJ3299

无论如何,总算是弄出来了,虽然参考了两个程序才写出来,而且也是对照着写的,但是第一次在POJ有了一个accepted的题,还是很开心哒~

第一个:poj3299 - yl198753的专栏

第二个:POJ3299-Humidex - ζёСяêτ - 小優YoU

因为有自己思考的成分,屡屡不对,不过毕竟是个公认的水题,还是比较快的解决了。。

第一次提交PE了,输出的“ D ”和" H "没空格,委实坑爹。

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<iomanip>
using namespace std;
int main()
{
	char alpha;
	double t,d,h;
	int i;
	cin>>alpha;
	while(alpha!='E')
	{
		t=d=h=200;//仍然不解为什么是200,就算是从-100到100又怎么了?
		if(alpha=='T')
		cin>>t;
		else if(alpha=='D')
		cin>>d;
		else if(alpha=='H')
		cin>>h;
		cin>>alpha;
		if(alpha=='T')
		cin>>t;
		else if(alpha=='D')
		cin>>d;
		else if(alpha=='H')
		cin>>h;
		
		if(h==200)
		h=t+0.5555*(6.11*exp(5417.7530*(1/273.16-1/(d+273.16)))-10);
		else if(t==200)
		t=h-0.5555*(6.11*exp(5417.7530*(1/273.16-1/(d+273.16)))-10);
		else if(d==200)
		d=1/((1/273.16)-((log((((h-t)/0.5555)+10.0)/6.11))/5417.7530))-273.16;
		cout<<setprecision(1)<<fixed<<"T "<<t<<" D "<<d<<" H "<<h <<endl;
	    cin>>alpha;
	} 
	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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