链式前向星

本文介绍了一种使用邻接表实现图数据结构的方法,并通过C++代码展示了如何添加顶点间的连接及其权重。该方法适用于有向图,能够有效地遍历从特定顶点出发的所有边。
#include <iostream>
using namespace std;
int cnt=1;
struct Edge{
	
	int e;
	int w;
	int next;
}edge[10010];
int head[10010]={0};
void add(int s,int e,int w){
	
	edge[cnt].e=e;
	edge[cnt].w=w;
	edge[cnt].next=head[s];//倒着存储
	head[s]=cnt;
	
	cnt++;
}
int main()
{
	
	ios::sync_with_stdio(false);
	
	int n;
	
	cin>>n;
	
	int i;
	
	int s,e,w;
	
	for(i=0;i<n;i++){
		
		cin>>s>>e>>w;
		
		add(s,e,w);
		
	}
	
	int h;
	
	cin>>h;
	
	for(i=head[h];i!=0;i=edge[i].next)//遍历以h为起点的边
	
	   cout<<h<<"->"<<edge[i].e<<" "<<edge[i].w<<endl;

	

	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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