二分查找

本文介绍了一种经典的查找算法——二分法查找,并提供了一个具体的实现案例。该算法适用于已排序的数组,在数据集中快速定位指定元素的位置。通过递归地将查找区间一分为二,可以显著提高查找效率。
 1 /*
 2   二分法查找
 3   查找有序数组datas中数字number在第几位
 4   若datas[j]=number,则返回j;如果不存在j使datas[j]=number,则返回-1;
 5 */
 6 int binarySearch(int datas[],int size,int number)
 7 {
 8     int i=0,j;
 9     int m=size-1;
10     while(i<=m)
11     {
12         j=(i+m)/2;
13         if(number == datas[j])
14             return j;
15         if(number < datas[j])
16             m=j-1;
17         else
18             i=j+1;
19     }
20     j=-1;
21     return j;
22 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xxdfly/articles/4363309.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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