黑马程序员——java基础---数组的几种常见操作

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一、数组的遍历

数组的遍历 ,这里需要注意的是,不能直接是打印数组名称,这样只是打印了数组在内存中的地址。而不是数组中的元素。


 

我们可以用arr[0]这样的形式来单独打印数组中的摸个元素。(数组中第一个元素的索引为0,然后以此类推)。


想要打印数组中所有的元素,需要用循环遍历来实现。

  

 二、数组中元素的排序。 

数组的排序方法有很多种,比较常见的有,选择排序,和冒泡排序等,这两种方法的排序简单易懂,但是数组中元素较多时,效率较慢,其中效率最高的排序叫希尔排序

选择排序



冒泡排序




三、折半查找

/* 
需求:将一个已知元素插入到一个有序数组中,要求不改变数组顺序,打印元素应该插入数组位置的角标。 
思路:1、可以利用折半查找的方式,先定义两个变量,一个初始化0角标,作为最小值,一个初始化为最后一个角标,作为最大值, 
        再定义一个变量,存储最小值与最大值的一半,也就是中间位置,然后将已知元素与中间值位元素进行比较。 
      2、如果比中间值元素大,则将最小值变为中间值加1,继续取最小值与最大值的中间值元素与已经元素进行比较,以此反复 
      3、如果比中间值元素小,则将最大值变为中间值减1,继续取最小值与最大值的中间值元素与已经元素进行比较,以此反复 
*/  
class  HalfSearch  
{  
    public static void main(String[] args)   
    {  
        int[] arr={2,6,9,11,15,19,22,30};  
        //打印数组  
        printArray(arr);  
        int key=20;  
        //用第一种折半方式输出插入的角标值  
        System.out.println("当key=20在数组arr中插入的角标位置是:"+halfSearch1(arr,key));  
        key=1;  
        //用第二种折半方式输出插入的角标值  
        System.out.println("当key=1在数组arr中插入的角标位置是:"+halfSearch2(arr,key));  
    }  
  
    //折半查找<一>  
    public static int halfSearch1(int[] arr,int key)  
    {  
        int min=0,max=arr.length-1,mid=(max+min)/2;  
        while(key!=arr[mid])  
        {  
            if(min>max)  
                return min;  
            else if(key>arr[mid])  
                min=mid+1;  
            else   
                max=mid-1;  
            mid=(max+min)>>>1;//折半操作             
        }  
        return mid;   
    }  
  
    //折半查找<二>  
    public static int halfSearch2(int[] arr,int key)  
    {  
        int min=0,max=arr.length-1,mid;  
  
        while(min<max)  
        {  
            mid=(max+min)>>>1;//折半操作  
            if(key>arr[mid])  
                min=mid+1;  
            else if(key<arr[mid])  
                max=mid-1;  
            else  
                return mid;  
        }  
        return min;   
    }  
  
    //遍历数组  
    public static void printArray(int[] arr)  
    {  
        System.out.print("[");  
        for (int x=0;x<arr.length;x++)  
        {  
            if(x!=arr.length-1)  
                System.out.print(arr[x]+",");  
            else  
                System.out.print(arr[x]+"]");  
        }  
        //换行  
        System.out.println();  
    }  
}  




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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