第十三周上机实践项目——fibnacci序列(迭代法)

Fibonacci序列迭代法
/*                   
*程序的版权和版本声明部分:                   
*Copyright(c)2013,烟台大学计算机学院学生                   
*All rights reserved.                   
*文件名称:                   
*作者:刘中林                 
*完成日期:2013年 11月21日                   
*版本号:v0.1                  
*对任务及求解方法的描述部分:无                  
*输入描述:无        
*问题描述:  设计迭代函数,求出并输出Fibnacci 序列的第20 个数,Fibnacci 序列形如0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,233, 
377,610,987,1597,2584,4181 
*程序输出:输出fibnacci序列的第20个数     
*问题分析:               
*算法设计:递归的应用。                
*/           
*我的程序: 
#include <iostream>
using namespace std;
int fib(int n);
int main()
{
	cout<<fib(20)<<endl;//输出
	return 0;
}
//返回fibnacci序列的第n个数
int fib(int n)
{
	int f=1,sum,a=0;
	for(int i=1;i<n;i++)
	{
		sum=a;
		a=a+f;
		f=sum;
	}
	return a;
}


* 样例输出:

*心得体会:尽量让自己变得优秀,不是为了自己而是为了能为你挡差的时候多些资本......而已。。

 

 

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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