LeetCode-922 按奇偶排序数组||

本文介绍了一种奇偶排序算法,该算法对一个包含一半奇数和一半偶数的非负整数数组进行排序,确保奇数位于奇数索引位置,偶数位于偶数索引位置。通过创建一个新的数组,并分别放置奇数和偶数来实现这一目标。

给定一个非负整数数组 A, A 中一半整数是奇数,一半整数是偶数。

对数组进行排序,以便当 A[i] 为奇数时,i 也是奇数;当 A[i] 为偶数时, i 也是偶数。

解题思路:新建立一个数组,将原数组中的奇数放在奇数位,偶数放在偶数位。

C++代码如下:

class Solution {
public:
    vector<int> sortArrayByParityII(vector<int>& A) {
        int b=0,c=1;
        vector<int> B(A.size(), 0);
        for(int i=0;i<A.size();i++){
            if(A[i]%2==0){B[b]=A[i];b=b+2;}
        }
        for(int j=0;j<A.size();j++){
            if(A[j]%2!=0){B[c]=A[j];c=c+2;}
    }
    return B;
}
};
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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