Exercises 3.3 E7

本文介绍了一种使用标志而非计数来表示队列是否已满的方法,并提供了具体的类定义及方法实现细节。

E7    Rewrite the methods for queue processing from the text ,using a flag to indicate a full queue  instead of keeping a count of the entries in the queue

 

The class definition for this Queue implementation is as follows.

const  int maxqueue=10;    //small value for testing

class Queue {

Public:

   Queue();

   bool empty()const;

   Error_code serve();

   Error_code append(const Queue_entry &item);

   Error_code retrieve(Queue_entry &item) const;

Protected;

   int front,rear;

   Queue_entry entry[maxqueue];

   Bool is_empty;

}

The method implementations follow

Queue::Queue()

{

  Rear=-1;

  Front=0;

  Is_empty=true;

}

bool Queue::empty()const

{

  return is_empty;

}

Error_code Queue::append(const Queue_entry&item)

{

   if {!empty()&&(rear+1)%maxqueue==front}return overflow;

   is_empty=false;

   rear =((rear+1)==maxqueue)?0:(rear+);

   entry[rear]=item;

   return success;

}

Error_code Queue::serve()

{

if(empty())return undeflow;

if(rear==front)is_empty=true;

front=((front+1)==maxqueue)?0:(front+1);

return success;

}

Error_code Queue::retrieve(Queue_entry&item)const

{

  if(empty())return undflow;

   Item=entry[front];

return success

}

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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