第9周项目2:构造“菜单”

这是一个简单的C++程序,通过用户输入的选项来展示不同的食物评价。程序提供了五个选项,每个选项对应一种食物及其简短的评价。
/*
 * Copyright (c) 2013, 烟台大学计算机与控制工程学院
* All rights reserved.
* 作    者: 孔令玺
* 完成日期:2013 年11  月 1 日
* 版 本 号:v1.0
*
* 问题描述:编写程序,显示菜单,由用户输入代号后,输出对所选项目的简短评论!
* 样例输入:
* 样例输出:
* 问题分析:
*/
#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    int t;
    cout<<"今天吃什么?"<<endl;
    cout<<"1.山西刀削面"<<endl;
    cout<<"2.兰州拉面"<<endl;
    cout<<"3.西安羊肉泡馍"<<endl;
    cout<<"4.烟台焖子"<<endl;
    cout<<"5.西北风"<<endl;
    cout<<"请输入你选择的代号:"<<endl;
    cin>>t;
    switch(t)
    {
        case 1:cout<<"山西刀削面,好吃!"<<endl;break;
        case 2:cout<<"兰州拉面,美味!"<<endl;break;
        case 3:cout<<"西安羊肉泡馍,经典!"<<endl;break;
        case 4:cout<<"烟台焖子,好七!"<<endl;break;
        case 5:cout<<"西北风,呜呜~~"<<endl;break;
        default:cout<<"你选错啦!"<<endl;break;
    }
    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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