NYOJ 180 挑剔的小杜

本文提供了一道简单的ACM编程题的解决方案,采用C语言实现。通过对输入字符串中字母和数字的分离与排序,展示了基本的数据操作技巧。适用于初学者理解和实践字符串处理及排序算法。

原题链接

简单题。

附ac代码:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <ctype.h>
#define MAX 1000 + 2
char S[MAX];
char Alp[MAX];
char Dig[MAX];

int cmp(const void *a, const void *b){
	return *(char *)b - *(char *)a;
}

int main(){
	int t, alp, dig, len, i;
	scanf("%d", &t);
	while(t-- && scanf("%s", S)){
		memset(Alp, 0, sizeof(Alp));
		memset(Dig, 0, sizeof(Dig));
		len = strlen(S);
		alp = dig = 0;
		for(i = 0; i != len; ++i)
			if(isalpha(S[i]))
				Alp[alp++] = S[i];			
			else if(isdigit(S[i])) 
				Dig[dig++] = S[i];
		qsort(Dig, dig, sizeof(char), cmp);
		printf("%d ", alp);
		for(i = alp - 1; i >= 0; --i)
			putchar(Alp[i]);
		puts("");
		printf("%d %s\n", dig, Dig);
	}
	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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