1029. Median (25)

本文深入探讨了归并排序算法中Merge函数的关键原理,通过代码实例解析了如何高效地合并两个有序数组,提供了对算法核心部分的详细理解。

归并排序的核心Merge函数思想很经典!

 1 #include <cstdio>
 2 
 3 const int maxn  = 1000010;
 4 
 5 int a[maxn],b[maxn];
 6 
 7 int main()
 8 {
 9     int m,n;
10     scanf("%d",&m);
11     for(int i=0;i<m;i++)
12        scanf("%d",a+i);
13     scanf("%d",&n);
14     for(int i=0;i<n;i++)
15        scanf("%d",b+i);
16     int mid = (m+n-1)/2;
17     int tmp,i=0,j=0;
18     for(int k=0;k<=mid;k++){
19         if(i>=m)   tmp = b[j++];
20         else if(j>=n)   tmp = a[i++];
21         else if(a[i]<b[j])   tmp = a[i++];
22         else   tmp = b[j++];
23     }
24     printf("%d",tmp);
25     return 0;
26 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/fcp1024/p/4315190.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。
分析下列代码作用,用for循环达成效果 代码如下: df_cleanID['是否吃大米'].median() df_cleanID['平均每次食用量'].median() df_cleanID['是否吃小麦面粉'].median() df_cleanID['平均每次食用量.1'].median() df_cleanID['是否吃杂粮'].median() df_cleanID['平均每次食用量.2'].median() df_cleanID['是否吃薯类'].median() df_cleanID['平均每次食用量.3'].median() df_cleanID['是否吃油炸面食'].median() df_cleanID['平均每次食用量.4'].median() df_cleanID['是否吃猪肉'].median() df_cleanID['平均每次食用量.5'].median() df_cleanID['是否吃牛羊肉'].median() df_cleanID['平均每次食用量.6'].median() df_cleanID['是否吃禽肉'].median() df_cleanID['平均每次食用量.7'].median() df_cleanID['是否吃内脏类'].median() df_cleanID['平均每次食用量.8'].median() df_cleanID['是否吃水产类'].median() df_cleanID['平均每次食用量.9'].median() df_cleanID['是否吃鲜奶'].median() df_cleanID['平均每次食用量.10'].median() df_cleanID['是否吃奶粉'].median() df_cleanID['平均每次食用量.11'].median() df_cleanID['是否吃酸奶'].median() df_cleanID['平均每次食用量.12'].median() df_cleanID['是否吃蛋类'].median() df_cleanID['平均每次食用量.13'].median() df_cleanID['是否吃豆腐'].median() df_cleanID['平均每次食用量.14'].median() df_cleanID['是否吃豆腐丝等'].median() df_cleanID['平均每次食用量.15'].median() df_cleanID['是否吃豆浆'].median() df_cleanID['平均每次食用量.16'].median() df_cleanID['是否吃干豆'].median() df_cleanID['平均每次食用量.17'].median() df_cleanID['是否吃新鲜蔬菜'].median() df_cleanID['平均每次食用量.18'].median() df_cleanID['是否吃海草类'].median() df_cleanID['平均每次食用量.19'].median() df_cleanID['是否吃咸菜'].median() df_cleanID['平均每次食用量.20'].median() df_cleanID['是否吃泡菜'].median() df_cleanID['平均每次食用量.21'].median() df_cleanID['是否吃酸菜'].median() df_cleanID['平均每次食用量.22'].median() df_cleanID['是否吃糕点'].median() df_cleanID['平均每次食用量.23'].median() df_cleanID['是否吃水果'].median() df_cleanID['平均每次食用量.24'].median() df_cleanID['是否吃果汁饮料'].median() df_cleanID['平均每次食用量.25'].median() df_cleanID['是否吃其他饮料'].median() df_cleanID['平均每次食用量.26'].median()
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