承接上篇scanf函数何时取&问题

本文详细解释了C语言中scanf函数的正确用法,强调了函数参数应为变量的地址而非变量本身。并通过实例介绍了如何区分地址与变量,帮助读者理解数组首地址与指针的概念。

上篇已经比较清楚的强调了

scanf函数后面接的是地址,不是变量。

如果接收的本来就是地址就不需要加&符,如果接收的是变量,则需要在前面加上&符。

所以接下来需要搞明白的是什么类型的是地址。

 

目前我们学到的地址有两个:

1.数组的首地址就是就是地址名。例如int a[10]; a就是地址。

2.指针,p是指针本身,*p才是指针这个空间(房间中,p有自己的房间号,*p是p的房间里面存的一个房间号)中的存储的地址。

转载于:https://www.cnblogs.com/yhc99/p/9045445.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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