csu 1214 三个数字

调整序列输出算法
本文介绍了一个简单的C语言程序,该程序旨在将输入序列中的所有2放到前面,所有3放到后面,并解决了因输入结束前可能没有换行符而导致的输出不完整问题。通过对比不同版本的代码,展示了如何有效地处理边界情况。

1、2、3三个数字组成的序列,要求把所有的2放在前面,所有的3放在后面,输出结果。

下面的代码提交了好几次(修改不大)都是WA,错误的原因是输入结束(EOF)前不一定有换行,这样最后一组测试数据就没法输出 1 和 3。

 1 # include <stdio.h>
2
3 char ch;
4 int cnt1, cnt3;
5
6 int main()
7 {
8 while ((ch=getchar()) != EOF)
9 {
10 if (ch == '2') putchar(ch);
11 else if (ch == '1') ++cnt1;
12 else if (ch == '3') ++cnt3;
13 else if (ch == '\n')
14 {
15 while (cnt1) {putchar('1');--cnt1;}
16 while (cnt3) {putchar('3');--cnt3;}
17 putchar(ch);
18 }
19 }
20
21 return 0;
22 }

 

打补丁的做法(AC):

 1 # include <stdio.h>
2
3 char ch;
4 int cnt1, cnt3;
5
6 int main()
7 {
8 //freopen("in.txt", "r", stdin);
9 //freopen("out.txt", "w", stdout);
10
11 while ((ch=getchar()) != EOF)
12 {
13 if (ch == '2') putchar(ch);
14 else if (ch == '1') ++cnt1;
15 else if (ch == '3') ++cnt3;
16 else if (ch=='\n')
17 {
18 while (cnt1) {putchar('1');--cnt1;}
19 while (cnt3) {putchar('3');--cnt3;}
20 putchar(ch);
21 }
22 }
23 while (cnt1) {putchar('1');--cnt1;}
24 while (cnt3) {putchar('3');--cnt3;}
25
26 return 0;
27 }

 

修改一下结构:

 1 # include <stdio.h>
2
3 char ch;
4 int cnt1, cnt3;
5
6 int main()
7 {
8 // freopen("in.txt", "r", stdin);
9   // freopen("out.txt", "w", stdout);
10
11 while ((ch=getchar()))
12 {
13 if (ch == '2') putchar(ch);
14 else if (ch == '1') ++cnt1;
15 else if (ch == '3') ++cnt3;
16 else
17 {
18 while (cnt1) {putchar('1');--cnt1;}
19 while (cnt3) {putchar('3');--cnt3;}
20 if (ch=='\n') putchar(ch);
21 else break;
22 }
23 }
24
25 return 0;
26 }

转载于:https://www.cnblogs.com/JMDWQ/archive/2012/03/12/2391647.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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