独立数组合的最大数

 

思路:(1)总体思路就是通过双层循环进行排序,从大到小一次排序

(2)将数字转化为字符串相加之后再转回为数值比较大小,通过简单交换排序的方法

public static String SortMax(int number[]){
int max = 0;
int min = 0;
int tempX,tempY;
Integer x,y;
StringBuffer s = new StringBuffer();
for (int i = 0; i < number.length; i++) {
for (int j = i + 1; j < number.length; j++) {
x = number[i];
y = number[j];
tempX = Integer.parseInt(x.toString() + "" + y.toString());
tempY = Integer.parseInt(y.toString() + "" + x.toString());
//关键点,转为String类型拼接起来,再转回int类型进行比较
if(tempX > tempY){
max = x;
min = y;
}
else{
max = y;
min = x;
}
number[i] = max;
number[j] = min;//其实就是简单交换排序的变形
}
}
for (int i = 0; i < number.length; i++) {
s.append(number[i]);
}
return s.toString();
}

转载于:https://www.cnblogs.com/pengfeiliu/p/4461592.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,通过学优化器加速函(MOA)和学优化概率(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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值