6.1的学习成果,主要是用到指向函数的指针

本文提供了一个C语言程序示例,该程序定义了用于求两个整数最大值的函数,并演示了如何使用指针调用该函数。此外,还展示了字符串复制的过程。

#include <stdio.h>
max(int x,int y)
{
 int z;
 if(x>y) z=x;
 else z=y;
 return(z);
}
maxp()
{
 //int max(int,int);
 int a,b,c;
 int(*p)();
 p=max;
 printf("请随意输入2个整数,请用逗号隔开\n");
 scanf("%d,%d",&a,&b);
 c=(*p)(a,b);
 printf("a=%d,b=%d,max=%d\n",a,b,c);

}
void main()
{
 char a[]="I am a boy",b[12];
 int i,*bb;
 bb=&b[12];
 for(i=0;*(a+i)!='\0';i++)//*(a+i)代表的是a[i]
  *(b+i)=*(a+i);
  *(b+i)='\0';
  printf("string a is:%s\n",a);
  printf("string b is:");
 for(i=0;*(b+i)!='\0';i++)
  printf("%s\n",bb);
  maxp();
}


转载于:https://www.cnblogs.com/newsoul/archive/2009/06/01/1494121.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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