Maximum Subsequence Sum//打印首尾项

本文介绍了一个用于寻找数组中最大子数组和的算法实现,包括如何处理特殊情况,如所有元素均为负数的情况,并指出了现有实现的一个缺陷。

第一版

#include <stdio.h>
int needsum(int a[],int n);

int main()
{
    int n,j=0;
    scanf("%d",&n);
    int a[n];
    for(j=0;j<n;j++) {
        scanf("%d",&a[j]);
    }
    needsum(a,n);
    return 0;    
 }

int needsum(int a[],int n) {
     int nowsum=0,maxsum=0;
     int i,first=a[0],last=a[0];
     for(i=0;i<n;i++) {
             nowsum+=a[i];
             if (nowsum>maxsum) {
                maxsum=nowsum;
                last=a[i];
            }    else if (nowsum<0) {
                     nowsum=0;
                     first=a[i+1];//这里错,因为这样只考虑到前面全是负数时舍去的情况,如果后面也都是负数需要舍去的话,也会把first替换,也就是不适用于first和last都是中间的一段数的情况。
                 }        
     }
     if (maxsum<0) {
         printf("%d %d %d\n",0,a[0],a[n-1]);
     } else {
         printf("%d %d %d\n",maxsum,first,last);
     }
        return;
 }
但是不会,待改。


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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