STL学习笔记(二),函数模板

#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;

//函数模板
template <typename T>//也可以使用template <class T>声明函数模板
void print_(const T &var)
{
	cout<<var<<endl;
}

int main()
{
	int x = 1;
	string str = "abc";
	float f = 1.2;
	
	print_(x);
	print_(str);
	print_(f);

	system("pause");
	return 0;
}

#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;

//多个参数的函数模板定义
template <class T1, class T2>
void print1(T1 &t1, T2 &t2)
{
	cout<<t1<<", "<<t2<<endl;
}

int main()
{
	int n = 123;
	string str = "abc";

	print1(n, str);
	print1(str, n);

	system("pause");
	return 0;
}
#include <iostream>
#include <string>
#include <sstream>

//将字符串转换成其他数据类型
template <typename T>
T fromString(const std::string &str)
{
	std::istringstream is(str);
	T t;
	is >> t;
	return t;
}

//将其他数据类型转换成字符串
template <typename T>
std::string toString(const T &t)
{
	std::ostringstream s;
	s << t;
	return s.str();
}

int main()
{
	int x = 123;
	std::string str = "456";

	int x1 = fromString<int>(str);
	std::string str1 = toString(x);

	std::cout<<"x1 = "<<x1<<std::endl;
	std::cout<<"str1 = "<<str1<<std::endl;

	system("pause");
	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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