数组的遍历

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//  main.c

//  数组的遍历

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//  Created by micalafei on 15/8/18.

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#include <stdio.h>

 

int main(int argc, const char * argv[]) {

//    遍历:就是取出数组中的所有值

    int num[3] = {10,12,15};

    /*

    printf("num[0] = %i\n",num[0]);

    printf("num[1] = %i\n",num[1]);

    printf("num[2] = %i\n",num[2]);

     */

    //这就是遍历,取出数组中的所有值,但是这种情况尽量不要用,工作中元素个数随时可能变更,修改代码太麻烦了!!!

//    注意: 在遍历数组的时候, 尽量不要把遍历的次数写死

//    遍历多少次应该由数组来决定, 也就是说遍历多少次应该通过数组计算得出

    

    printf("num = %lu\n", sizeof(num));

    // 计算出数组占用的总字节数,%lu 是无符号长整型或是无符号长浮点,用来输出num的字节数

    printf("num[0] = %lu\n", sizeof(num[0]));   // 计算出数组中某一个元素占用的字节数

    printf("一共有多少个元素 : %lu\n", sizeof(num) / sizeof(num[0]));

    

    // 动态计算数组的元素个数

    int length = sizeof(num) / sizeof(num[0]);

    

    for (int i = 0; i < length; i++) {

        printf("num[%i] = %i\n", i,num[i]);

    }

    return 0;

}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/micalafei/p/4740906.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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