1088 三人行 (20 分)

本文分享了一道C++编程竞赛题目,通过一个具体的代码示例详细解析了如何使用C++进行条件判断和循环操作来解决数学问题。该程序通过一系列的计算,找到满足特定条件的三位数,并输出其原始值、交换后的值以及计算结果。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
void print(double a,int b)
{
    if(a>b){
        cout<<" Cong";
    }
    else if(a==b){
        cout<<" Ping";
    }
    else{
        cout<<" Gai";
    }
}
int main()
{
    int m,x,y;
    scanf("%d %d %d",&m,&x,&y);
    int a,b,sign=0;
    double c;
    //a b c
    //a/10+a%10*10=b;
    //abs(a-b) == x*c;
    //b = y*c;
    for(int i=99;i>=10;i--)
    {
        b = i%10*10+i/10;
        c = abs(i-b)*1.0/x;
        if(b == c*y){
            cout<<i;
            print(i,m);
            print(b,m);
            print(c,m);
            return 0;
        }
    }
    cout<<"No Solution";
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tonyyy/p/10459797.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框架搭建前后端离系统,将AOA应用于图像割任务,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割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升割效果。
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