[27期] 冒泡排序法

$arr =array(3,2,12,34,65,12);//测试数据
$n =count($arr);//数组个数
//每循环一次,就跑一趟后面排序
for($j=0;$j<$n-1;$j++){
//对于后面没排好的,循环找出最大(最小)的,进行一趟排序
for($i=$j;$i<$n-1;$i++){
if($arr[$j]>$arr[$i+1]){
$t =$arr[$j];
$arr[$j]=$arr[$i+1];
$arr[$i+1]=$t;

}

}
}

print_r($arr);

原文地址:http://bbs.lampbrother.net/read-htm-tid-83375.html

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内容概要:本文系统介绍了算术优化算(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方,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,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;③学习如何将优化算集成到Web系统中实现工程化应用;④为算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,深入理解算流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算以观察性能差异,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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