go语言的array,slice和map

package main

import (
	"fmt"
)

func main(){
	//array
	var arr [10]int
	arr[0] = 42
	arr[1] = 13
	fmt.Printf("The first element is %d\n", arr[0])
	
	a := [2][2]int{ [2]int{1,2}, [2]int{3,4} }
	b := [2][2]int{ [...]int{1,2}, [2]int{3,4} }
	c := [2][2]int{{1,2},{3,4}}
	fmt.Printf("The first element is %d\n", a[0][0])
	fmt.Printf("The first element is %d\n", b[0][0])
	fmt.Printf("The first element is %d\n", c[0][0])
	
	//slice
	var arr2 [100]int
	slice := arr2[0:99]
	slice[98] = 'a'
	//slice[99] = 'a'    //Error:"throw: index out of range"
	
	//append,copy
	s0 := []int{0,0}
	s1 := append(s0,2)
	s2 := append(s1,3,5,7)
	s3 := append(s2,s0...)
	fmt.Printf("s0'length is %d\n", len(s0))
	fmt.Printf("s1'length is %d\n", len(s1))
	fmt.Printf("s2'length is %d\n", len(s2))
	fmt.Printf("s3'length is %d\n", len(s3))
	
	var s4 = [...]int{0,1,2,3,4,5,6,7}
	var s5 = make([]int,6)
	n1 := copy(s5,s4[0:])
	n2 := copy(s5,s5[2:])
	fmt.Printf("n1 is %d\n", n1)
	fmt.Printf("n2 is %d\n", n2)
	fmt.Printf("s4'length is %d\n", len(s4))
	fmt.Printf("s5'length is %d\n", len(s5))
	
	//map
	monthdays := map[string]int{
		"Jan": 31, "Feb": 28, "Mar": 31,
		"Apr": 30, "May": 31, "Jun": 30,
		"Jul": 31, "Aug": 31, "Sep": 30,
		"Oct": 31, "Nov": 30, "Dec": 31,
	}
	
	year := 0
	for _,days := range monthdays {
		year += days
	}
	fmt.Printf("Numbers of days in a year:%d\n",year)
	
	monthdays["Undecim"] = 30
	monthdays["Feb"] = 29
	
	v,ok := monthdays["Jan"]
	fmt.Printf("v:%d\nok:%d",v,ok)
	delete(monthdays,"Mar")
	

}

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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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