Java编程思想读书笔记——第四章

第四章:控制执行流程

什么叫做执行流程?在这里看就是顺序,条件,分支。这仅仅是个人理解!

true和false挺好用,不多说。if-else,while,do-while,for都和C大致一样。要记住Foreach的使用:for(elem x:array[] a){use x}就是说for后是一对大括号,中间用冒号“:”分隔,冒号前面是变量类型和变量名,后面是数组名,注意数组变量的类型与变量x类型一致,遍历一遍数组,每次取出的元素都放在变量x中,在大括号内使用x。Foreach大致就是这么用的。

return,break,continue的基本使用方法与C一样,不赘述。但可以continue/break+标签(label),这就使得Java中没有了goto。例如:

label:
outer-iteration{
  inner-iteration{
    break;
    continue;
    continue label;
    break label;
  }
}
就是说continue/break到label继续/终止执行,注意是继续或终止执行,而不是从新执行!

label:
for(int i = 0; i < 10; i ++){
    for(int j = 0; j < 5; j ++){
        if(i == 3){
        //如果i==3执行到这里,直接跳到label处,将i置为4,继续循环而不是i从新被置为0
            continue label;
        }
    }
}
switch-case-default和C也差不多,不赘述。

接着写第五章笔记!

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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