课堂练习之“寻找水王”

博客介绍了在数组中查找“水王”的思路,通过依次循环数组,若次数为0,将当前循环值赋给findid;次数为1时,判断findid与当前循环值是否相同,相同则次数加1,不同则减1,循环结束后留下的findid即为“水王”。

思路:依次循环数组,如果次数为0,findid赋值为当前循环的值,如果次数为1,判断findid的值是否与当前循环的值相同,相同次数加1,否则减1,循环完留下的findid为“水王”。

package com.pre.one;
//20173522 李秦
public class Damot 
{

    public static void main(String[] args)
    {
        String []ids= { "aa","bb","aa","aa","cc","aa" ,"aa","ee","aa","hh","jj"};
        System.out.println(find(ids));
    }
    public static String find(String [] id)
    {
        if(id == null)
        {
            System.out.println("请输入id列表");
            return null;
        }
        int n=id.length;
        String findid=null;
        int cishu,i;
        for(i=cishu=0;i<n;i++)
        {
            if(cishu==0)
            {
                findid=id[i];
                cishu=1;
            }
            else
            {
                if(findid==id[i]) cishu++;
            
                else cishu--;
                    
            }
        }
        return findid;
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lq13035130506/p/10951074.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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