第40讲--项目四--换分币

本文介绍了一段C语言程序代码,该程序用于解决一元人民币兑换为1分、2分和5分硬币的所有可能组合的问题。通过三重循环遍历所有可能的数量组合,并检查这些组合是否恰好等于100分,即一元人民币。

任务和代码

/*
*Copyright (c)2015,优快云学院
*All rights reserved.
*文件名称:main.c
*作    者:胡先军
*完成日期:2015年5月26日
*版 本 号:v1.0
*
*问题描述:用一元人民币兑换成1分、2分和5分硬币,有多少种不同的兑换方法?请输出所有可能的方案。
*程序输出:所有兑换方案
*/

#include <stdio.h>

int main()
{
    int i,j,k,n=0;
    printf("一,二,五分币分别兑换:\n");
    for(i=0;i<=100;i++)
        for(j=0;j<=50;j++)
        for(k=0;k<=20;k++)
            if((i+2*j+5*k)==100)
        {
             n++;
             printf("第%d种方案:一分币=%d 二分币=%d 五分币=%d\n",n,i,j,k);
             if(n%50==0)
             {
                 printf("按任意键继续>>>>>>>>");
                 getchar();
             }

        }
    printf("共有%d种方案",n);
    printf("\n");
    return 0;
}

运行结果


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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