33蛇形填数

描述

在n*n方陈里填入1,2,...,n*n,要求填成蛇形。例如n=4时方陈为: 10 11 12 1 9 16 13 2 8 15 14 3 7  6  5 4 

输入
直接输入方陈的维数,即n的值。(n<=100)
输出
输出结果是蛇形方陈。

#include<stdio.h> 
int main() 

    int a,b,c,d,n,sum=1; 
    int t[101][101]; 
    scanf("%d",&n); 
    for(a=0;a<=(n-1)/2;a++) 
    { 
        for(b=a;b<=n-a-1;b++) 
            t[b][n-a-1]=sum++; 
        for(b=n-a-2;b>=a;b--) 
            t[n-a-1][b]=sum++; 
        for(b=n-a-2;b>=a;b--) 
            t[b][a]=sum++; 
        for(b=a+1;b<n-a-1;b++) 
            t[a][b]=sum++; 
   } 
    for(c=0;c<n;c++) 
    { 
        for(d=0;d<n;d++) 
            printf("%d ",t[c][d]); 
        printf("\n"); 
    } 
    return 0; 

转载于:https://www.cnblogs.com/brucebao/p/3458542.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。
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