每日盘题——PAT(乙级1009)——说反话

本文介绍了一个简单的Java程序,该程序能够接收一个英文句子作为输入,并将其所有单词的顺序进行颠倒输出。输入的句子长度不超过80个字符,程序通过空格来识别单词并进行逆序排列。

/*
 * Copyright (c) 2014, 烟台大学计算机学院
 * All rights reserved.
 * 文件名称:test.cpp
 * 作    者:李晓凯
 * 完成日期:2019年 4 月 6 日
 * 版 本 号:v1.0
 *
 * 问题描述:
 * 输入描述:
 * 程序输出:

*/

给定一句英语,要求你编写程序,将句中所有单词的顺序颠倒输出。

输入格式:

测试输入包含一个测试用例,在一行内给出总长度不超过 80 的字符串。字符串由若干单词和若干空格组成,其中单词是由英文字母(大小写有区分)组成的字符串,单词之间用 1 个空格分开,输入保证句子末尾没有多余的空格。

输出格式:

每个测试用例的输出占一行,输出倒序后的句子。

输入样例:

Hello World Here I Come

输出样例:

Come I Here World Hello

代码:

import java.util.Scanner;

public class Main {

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		Scanner input = new Scanner(System.in);
		String string = new String();
		string = input.nextLine();
		String str[] = string.split(" ");
		for (int i = str.length - 1; i >= 0; i--) {
			System.out.print(str[i]);
			System.out.print(i != 0 ? " " : "\n");
		}
		System.out.println("\0");
	}
}

运行截图:


 

 

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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