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#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;

#define maxd 105

int n, q;
int f[maxd];

void input()
{
    memset(f, 0, sizeof(f));
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        int num;
        scanf("%d", &num);
        for (int j = 0; j < num; j++)
        {
            int a;
            scanf("%d", &a);
            f[a]++;
        }
    }
}

void work()
{
    int temp = 0;
    for (int i = 0; i <= 100; i++)
    {
        if (f[i] > f[temp])
            temp = i;
    }
    if (f[temp] < q)
        printf("0\n");
    else
        printf("%d\n", temp);
}

int main()
{
    //freopen("t.txt", "r", stdin);
    while (scanf("%d%d", &n, &q), n | q)
    {
        input();
        work();
    }
    return 0;
}

 

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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