第四周作业

本文介绍了一个使用Java实现从文件读取图的数据,并构建邻接矩阵表示该图的方法。程序首先读取顶点数量,然后逐行读取边的信息,并将这些信息转化为邻接矩阵形式,最后将构建好的邻接矩阵输出到另一个文件。
import java.io.*;  
public class GraphRepresentation   
{  
    public static void main(String[] args)  
    {  
        try  
        {  
            FileReader fr=new FileReader("F:\\tinyG.txt");  
             BufferedReader br=new BufferedReader(fr);  
             
int v,e;  
             String str="";  
             str=br.readLine();  
             v=Integer.parseInt(str);  
             str="";  
             str=br.readLine();  
             v=Integer.parseInt(str);  
             int[][] g=new int[v][v];  
             int a,b;  
             for(a=0;a<v;a++)  
                 for(b=0;b<v;b++)  
                     g[a][b]=0;  
             str="";  
             int t1;  
               
             while((t1=br.read())!=-1)  
             {  
                 str = str + (char) t1;   
                 if((char)t1==' ')  
                 {  
                     a = Integer.parseInt(str.trim());  
                     str="";  
                 }  
                       
                 if((char)t1=='\n')  
                 {  
                     b = Integer.parseInt(str.trim());   
                     g[a][b]=1;  
                     g[b][a]=1;  
                     str="";  
                 }  
                       
             }  
               
             br.close();  
             fr.close();  
               
                  
             FileOutputStream fos = new FileOutputStream("f:\\tinyG_matrix.txt");    
             OutputStreamWriter osw = new OutputStreamWriter(fos, "gb2312");    
              BufferedWriter bw = new BufferedWriter(osw);   
                str="";  
              System.out.println("该图的邻接矩阵为: ");   
             
             for(a=0;a<v;a++)  
             {  
                 for(b=0;b<v;b++)  
                 {  
                     System.out.print(g[a][b]+" ");  
                     str=str+Integer.toString(g[a][b]);  
                       
                       
                 }  
                 System.out.println();  
                 bw.write(str);    
                 bw.newLine();   
                 str="";   
                  
             }  
             bw.close();    
             osw.close();   
        }  
        catch (NumberFormatException e)    
        {    
            e.printStackTrace();    
        }     
        catch (FileNotFoundException e)    
        {    
            e.printStackTrace();    
        }    
        catch (IOException e)    
        {    
            e.printStackTrace();    
        }    
    }  

}  



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。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值