第6周作业

本文深入探讨了程序开发中常见的技巧与实践,包括但不限于:如何高效判断闰年、成绩等级的智能判断,以及一系列与成绩相关的算法应用。文章旨在通过实际代码示例,帮助开发者提升编程技能。

//1-闰年之循环判断

package ww;
//闰年程序
public class LeapYearFor2 {
	static boolean isLeapYear(int year){
		if((year%4==0&&year%100!=0)||year%400==0)
			return true;
		else
			return false;
	}
	public static void main(String args[]){
		int count=0;
		for(int i=1800;i<=2014;i++){
			if(isLeapYear(i)){
				System.out.print(" "+i);
				count++;
			}
			if(count%25==0)
				System.out.println();
		}
	}
}

运行结果如下
 1804 1808 1812 1816 1820 1824 1828 1832 1836 1840 1844 1848 1852 1856 1860 1864 1868 1872 1876 1880 1884 1888 1892 1896 1904



 1908 1912 1916 1920 1924 1928 1932 1936 1940 1944 1948 1952 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004



 2008 2012

//2-IF语句大显身手之成绩判断

import javax.swing.JOptionPane;
public class GradeIf2 {
	public static void main(String args[])
	{
		double grade = 0.0;
		double score = 0;
		String input = JOptionPane.showInputDialog("Enter the grade of a TouchType: ");
		score=new Integer(input);
		System.out.println(score  );
		if(score<60)
			JOptionPane.showMessageDialog(null, "D级");
		else
			if(score<70)
				JOptionPane.showMessageDialog(null, "C级");
			else
				if(score<85)
					JOptionPane.showMessageDialog(null, "B级");
				else
					JOptionPane.showMessageDialog(null, "A级");
	}

}









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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