UVA 10106

//继续水一个大数字乘法,绝对的模板题........
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define MAX_LEN 400
int main()
{
    int i, j;
    int len1, len2;
    int a[MAX_LEN+10], b[MAX_LEN+10], c[MAX_LEN*2+10];
    char str1[MAX_LEN+10], str2[MAX_LEN+10];
    while( gets(str1) )
    {
        memset(c, 0, sizeof(c) );
        gets(str2);
        len1 = strlen(str1);
        len2 = strlen(str2);
        for( j = 0, i = len1-1; i>=0; i-- )
            a[j++] = str1[i] - '0';
        for( j = 0, i = len2-1; i>=0; i-- )
            b[j++] = str2[i] - '0';
        for( i = 0; i < len2; i++ )
            for( j = 0; j < len1; j++ )
                c[i+j] += b[i] * a[j];
         for( i = 0; i < MAX_LEN*2; i++ )
            if( c[i] >= 10 )
             {   
                    c[i+1] += c[i] /10;
                    c[i] %= 10;
             }
         for( i = MAX_LEN*2; (c[i]==0)&&(i>=0); i-- );
            if( i >= 0 )
                for(; i >=0; i-- )
                    printf( "%d",c[i] );
            else
                printf( "0" );
         printf( "\n" );
    }
    return 0;
} 

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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