SDNU 1060

1060.找第K大数
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Description
给定 n(1 <= n <= 10000000) 个正整数(<= 2147483647),找出其中**的第K(1 <= K <= 10)大数。
Input**
第一行,两个整数n, K,第二行n个整数
Output
第K大数
Sample Input

5 3
10 15 6 8 3

Sample Output

8

Source
Unknown

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
bool cmp(int  x,int y)
{
    if(x!=y)return x>y;//由大到小排列
}
int main()
{
    int m, n, b;
    int a[11]={0};
    scanf("%d %d", &n, &m);
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        scanf("%d", &b);
        if(b>a[9])//题目中n 的范围太大,每输入一个数与a[9]比较
            a[9]=b;
        sort (a, a+10, cmp);// 保证a[9]是最小的
    }
    printf("%d\n", a[m-1]);
    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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