二维数组

#include<iostream>

using namespace std;

int zuida(int n,int a[],int *sm,int *mm);

 

void main()

{

    int m,n,i,j,sm,mm,t2;

    int sum,max;

    int up[100],down[100],t[100];

    int a[100][100],b[100];

    cout<<"输入二维数组的行"<<endl;

    cin>>m;

     cout<<"输入二维数组的行"<<endl;

     cin>>n;

    for(i=0;i<m;i++)

    {

        for(j=0;j<n;j++)

        {

            cin>>a[i][j];

        }

    }

 

    for(i=0;i<m;i++)

    {

        for(j=0;j<n;j++)

        {

            b[j]=a[i][j];

        }

        sum=zuida(n,b,&sm,&mm);

        up[i]=sma;                                  

        down[i]=mm;

        t[i]=sum;

 

    }

    t2=t[0];

    for(i=0;i+1<m;i++)

    {

        if(up[i]<=down[i+1] && down[i]>=up[i+1])

        {

            t2+=t[i+1];

        }

         for(j=up[i];j<up[i+1];j++)

        {

            if(a[i+1][j]>0) t2+=a[i+1][j];                   //判别独立正数

        }

 

    }

     cout<<t2<<endl;

 

}

 

 

int zuida(int n,int a[],int *sm,int *mm)

{

    int b[100]={0};

    int i,sum1=0,max1=0;

    for(i=0;i<n;i++)

    {

        if(sum1<0)

        {

            sum1=a[i];

        }

        else

        {

            sum1=sum1+a[i];

        }

        b[i]=sum1;

    }

    max1=b[0];

    for(i=0;i<n;i++)

    {

        if (max1<b[i])

         {

             max1= b[i];

             *mm = i;

         }

    }

     for (i = *mm;i >= 0;i--)

    {

        if (b[i] == a[i])

        {

             *sm= i;

             break;

        }

    }

     return max1;

}

我主要负责代码的编写,审核由张子超完成

转载于:https://www.cnblogs.com/masimian/p/4594888.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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