Think in Java - 迭代器设计模式

本文介绍了一个简单的Java程序,该程序定义了一个名为Sequence的类,用于存储一系列对象,并提供了一个内部迭代器Selector来遍历这些对象。通过具体实现,展示了如何添加元素到Sequence中并使用Selector来逐一访问这些元素。
package packinfo;


interface Selector{
boolean end();
Object current();
void next();
}


public class Sequence{
private Object[] items;
private int next = 0;
Sequence(int size){
items = new Object[size];

public void add(Object x) {
if(next < items.length)
{
items[next++] = x;
}
}

public Selector selector()
{
return new SequenceSelector();
}

private class SequenceSelector implements Selector{
private int i = 0;
@Override
public boolean end() {
return i == items.length;
}


@Override
public Object current() {
return items[i];
}


@Override
public void next() {
if(i < items.length)
{
i++;
}
}

}

public static void main(String[] args)
{
Sequence sequence = new Sequence(10);
for(int i = 0; i < 10; i++)
{
sequence.add(Integer.toString(i));
}
Selector selector = sequence.selector();
while(!selector.end())
{
System.out.println(selector.current() + " ");
selector.next();
}
}
 
}
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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