17周项目五(1)。百钱买百鸡

本博客详细介绍了如何使用C++进行程序编写、编译、连接和运行的基本过程,通过实例分析了百钱买百鸡问题的解决方法,并分享了实际运行结果和心得体会。内容涵盖从理论到实践的全过程,适合初学者深入了解C++编程。
上机内容:C++程序的编写和运行
上机目的:掌握简单C++程序的编辑、编译、连接和运行的一般过程
我的程序:
/*
Copyright (c) 2013, 烟台大学计算机学院
* All rights reserved.
* 作    者:赵玲玲
* 完成日期:2013 年 12 月 20 日
* 版 本 号:v1.0
* 输入描述: 无
* 问题描述: 百钱买百鸡
* 程序输出: 略
* 问题分析:根据所给程序和题意修改程序
* 算法设计:略
*/
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int a,b,c,count=0;
    cout<<"买鸡的方案有:"<<endl;
    for(a=0; a<=20; a++)                                        //穷举a 买公鸡的全部情况
    {
        for(b=0; b<=33; b++)                                    //穷举b 买母鸡的全部情况
        {
            for(c=0; c<=100; c++)                               //穷举c 买雏鸡的全部情况
            {
                if(5*a+3*b+c==100)                              //判断是否用了100元买一百只鸡
                {
                    ++count;
                    cout<<count<<": "<<a<<", "<<b<<", "<<c<<endl;//输出方案
                }
            }
                
        }
            
    }
    return 0;
}


运行结果:
心得体会:还好吧,题意好懂,又有提示
知识点总结:略
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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