迭代器

迭代器,顾名思义就是迭代的工具。每一次重复的结果 是下一次重复的初始值

l=['a','b','c']

count=0

while count <len(l):

  print(l[count])

  count+=1

迭代器是用来干什么的呢?

str list tuple 可以依赖索引取值,那么不能用索引取值的 就要用到迭代器

可迭代对象就是有obj__iter__的

name = 'egon'

l = [1,2,3]

t=(1,2,3)

怎么用呢

d={'name':'egon','age':18,'sex':'male'}
d_iter=d.__iter__()

  print(d_iter.__next__())
  print(d_iter.__next__())
  print(d_iter.__next__())
  print(d_iter.__next__()) #迭代器d_iter没有值了,就会抛出异常StopIteration

为for循环实现提供了依据

并且在同一时间内 内存中只存在一个值 节省内存

转载于:https://www.cnblogs.com/liqui/p/8178717.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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