hdu 1256 画8 (模拟)

本文介绍了一段使用C语言编写的程序,该程序能够根据输入的字符和整数,打印出特定的图案。通过循环和条件判断实现了不同行和列上字符的显示逻辑。

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#include"stdio.h"
int main()
{
	int T,a,b,c,d,i,j;
	char ch,str[1001][30];
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		getchar();
		scanf("%c%d",&ch,&a);
		b=a/6+1;
		c=a/2-1;
		for(i=0;i<a;i++)
		{
			for(j=0;j<2*b+c;j++)
			{
				if(i==0||i==(a+1)/2-1||i==a-1)
				{
					if(j<b)
						str[i][j]=' ';
					else if(j>=b&&j<b+c)
						str[i][j]=ch;
				}
				else
				{
					if(j>=b&&j<b+c)
						str[i][j]=' ';
					else
						str[i][j]=ch;
				}
			}
			if(i==0||i==(a+1)/2-1||i==a-1)
				str[i][b+c]='\0';
			else
				str[i][j]='\0';
			puts(str[i]);
		}
		if(T>0)
		printf("\n");
	}
	return 0;
}
						
	


转载于:https://www.cnblogs.com/yyf573462811/archive/2012/08/01/6365284.html

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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