第十周项目一 程序填充与阅读

本文介绍了一个简单的C++程序,用于实现基本的算术运算。通过输入两个整数和一个操作符,程序能够进行加、减、乘、除运算,并通过循环结构支持连续多次运算。

问题及代码:

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int a = 100;
    int b = 20;
    int c;
    char oper;
    cin>>a>>oper>>b;
    switch(oper)  //(1)根据代码提示,补充oper,代表四则运算法则
    {
    case '+':
        c = a + b;
        break;
    case '-':
        c = a - b;
        break;
    case '*':
        c = a * b;
        break;
    default :
        if( b==0)
            c = a;
        else
            c = a / b;
        break;
    }
    cout<<"c="<<c<<endl;
    return 0;
}

 

运行结果(仅为其中两种情况):

 

——————————————————————

由于上面的程序输入一次运算后就结束,于是下面的程序增加了循环语句,以便多次输入运算式。

——————————————————————


问题及代码:

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int a = 100;
    int b = 20;
    int c,n;
    char oper;
    for(n=1; n<=10; ++n)//加入循环结构,使该程序可以循环十次
    {
        cin>>a>>oper>>b;
        switch(oper)  //(1)根据代码提示,补充oper,代表四则运算法则
        {
        case '+':
            c = a + b;
            break;
        case '-':
            c = a - b;
            break;
        case '*':
            c = a * b;
            break;
        default :
            if( b==0)
                c = a;
            else
                c = a / b;
            break;
        }
        cout<<"c="<<c<<endl;
    }
    return 0;
}


运行结果:


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学习心得:

本来想用上continue,还是不太会使用,如果有谁用上了麻烦吱一声,我去学习学习~
 

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MOAMOP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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