冒泡排序

 // 冒泡排序 是一种算法,把一系列的数据按照一定的顺序进行排列显示(从小到大,从大到小)
        // 我们冒泡排序 需要用到 双重for循环  
        // 外层循环控制的是趟数(以前的行)   一共走多少趟呢    数组的长度 - 1 
        // 里层循环控制每一趟的 交换次数(以前的列数 不固定)    每一趟交换的次数不同:  数组的长度 - i - 1
        // var arr = [5, 4, 3, 2, 1];
        var arr = [1, 5, 77, 8, 2, 12, 34];
        // 外层循环控制的是趟数(以前的行) 趟数是固定的  是  数组的长度-1
        for (var i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            // 里层循环控制每一趟的 交换次数(以前的列数 不固定)  数组的长度 - i - 1
            for (var j = 0; j < arr.length - i - 1; j++) {
                // 剩下的就是来判断  之后进行数据交换 
                // 判断条件  如果前一个数 要大于后一个数 则 进行数据交换  否则不用交换
                if (arr[j] < arr[j + 1]) {
                    // 我们就开始 交换两个变量的值 
                    var temp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j + 1];
                    arr[j + 1] = temp;
                }
            }
        }
        console.log(arr);

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tuziling/p/10746788.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,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理后处理技术以提升分割效果。
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