第一次 c语言笔记 顺序 条件

本文分享了C++编程的基础知识,包括数据类型、输入输出、条件语句等,并通过解决实际问题,如数学函数应用、多分支条件语句处理,强调了编程中的严谨性和良好习惯的重要性。

一、知识点
整形 int、 long、 short 实形 float、 double、 long double 字符 char
输入输出 cin>>/cout<<、 scanf()/printf()、 getchar()/putchar
计算空间大小 sizeof()定义固定常量const
i++/i-- 若赋值,先使用i后加一;++i/–i 若赋值,先加一后使用i
应用平方根sqrt(x)、乘方pow(x,y)等数学函数时,要加文件头#include
限制小数位数 1.#include cout<<fixed<<setprecision(3)<<x;
2.printf("%0.3f\n",x;)
大小写字母ASCII码相差32,可加减转换
条件语句 if/if-else/if-if else
if()后不加;且if下只执行一个语句,多个语句需用{}括起来
= 赋值 == 比较大小 != 不等于
switch语句 switch(op) {case’op‘: ------ break;--------------defanlf;} 注意单引号和冒号
break跳出条件语句,不再执行下面语句;defanlf处理输入错误的情况。
&&与(而且) ||或(或者) !非(对立)
简洁方式a<b?m:n; a<b为条件,条件成立时为m,不成立时为n。

二、遇到的问题
开始时不会写语句,Hello World写了3遍都没写对,后来请教同学也是懵懵懂懂,尤其是对文件头不理解,不知道怎么选择。后来慢慢了解固定了基本的格式#include using namespace std; int main()
在接下来的学习中也慢慢了解了一些文件头的选择,比如运用数学函数时加#include;限制小数位数时加#inclue
做题时一些特定的知识点也是要主动了解的比如求绝对值那个题,最好用上fabs();还有大象喝水中的向上取整ceil();
对这些特定知识点的不了解会使问题严重复杂化。
做题是要严谨,例如357那个题,在运用多分支条件语句时,一定要注意条件之间的联系和矛盾,这很容易出问题,导致程序出错,有时逐条列举也是不错的选择。
还有数学解题过程的程序化转换,复杂一些的数学式子在转化程序时会初选很多问题,例如邮费那个题,我做题时在转化上浪费很多时间。

三、感悟
从开始时对写程序一窍不通到现在能写一些简单的程序,在专业是算是基本入门了。在这个过程中我感触最深的就是“严谨”。
写程序一定要严谨,老师也经常强调这个问题,尤其是条件语句中各条件之间的联系和矛盾,一定要仔细处理好,在做357那个题时,写了四五遍,一直改还是有错误,最后逐条列举才堪堪做对。还有各种符号的运用,比如语句结束时的;case后面的:等等。这些小细节,也要求我们写程序要注意严谨。
良好的习惯也是很重要的,比如 = 两边的空格,{后的语句向后延4个空格,将程序写为锯齿形等等。这些良好的写作习惯在以后写复杂的程序时会给我们很大的帮助,课本中也有提到。前期养成习惯,后期会给我们带来意想不到的收获。
还有掌握知识点的方法,学到的这些知识点不是用来背的,而是用的。平时多写几个程序比生硬的背诵效果好很多。老师不要求我们笔记,也应该有这方面的原因。在写程序的过程中了解知识点的应用,同时也是记忆。
抓住写程序成功时的成就感可以很有效的培养自己对写程序的兴趣。这是我在前期怎么也写不出来Hello World到后来可以熟练写一些程序时发现的,对我很有很大的帮助。

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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