一周 项目。1 用枚举方法表示对称方式

/* 
烟台大学计算机学院学生 
*All rights reserved. 
*文件名称:用枚举方法表示对称方式 
*作者:zhaojiaxiang 
*完成日期:2013年3月2日 
*版本号:v1.0 
*对任务及求解方法的描述部分:用枚举方法表示对称方式 
*我的程序: 
*/ 
#include<iostream>
using namespace std;
enum SymmetricStyle {axisx, axisy, point};//分别表示按x轴, y轴, 原点对称三种方式
void output(double,double,SymmetricStyle);
int main()
{
    int x,y;
    cout<<"输入点的坐标:";
    cin>>x>>y;
    cout<<"关于x轴的对称点是:";
    output(x,y,axisx);
    cout<<"关于y轴的对称点是:";
    output(x,y,axisy);
    cout<<"关于坐标原点的对称点是:";
    output(x,y,point);
    return 0;
}
void output(double x,double y, SymmetricStyle n)
{
    switch(n)
    {
    case axisx:
        cout<<'('<<x<<','<<-y<<')';
        break;
    case axisy:
        cout<<'('<<-x<<','<<y<<')';
        break;
    case point:
        cout<<'('<<-x<<','<<-y<<')';
        break;
    }
    cout<<endl;
    return;
}




感悟:好长时间没有编写程序了,都有些手生了,真是太不应该了。新的学期 新的开始 加油吧 少年!

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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