Arrays工具类

public static void main(String[] args) {

int[] arr = {1994,1992,1993,1994,1995,1995,1997};

// 遍历输出

System.out.println(Arrays.toString(arr));

// 排序方法

Arrays.sort(arr);

System.out.println(Arrays.toString(arr));

// 二分法查找方法

int index = Arrays.binarySearch(arr, 1997);

System.out.println(index);

// arraycopy方法

int[] dest = {1996, 1998, 1999};

System.arraycopy(arr, 1, dest, 0 ,3);

System.out.println(Arrays.toString(dest));

// 复制数组

int[] newArr1 = Arrays.copyOf(arr, arr.length);

System.out.println(Arrays.toString(newArr1));

// 数组扩容

int[] newArr2 = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);

System.out.println(Arrays.toString(newArr2));

// 缩小数组的容量

int[] newArr3 = Arrays.copyOf(arr, arr.length - 2);

System.out.println(Arrays.toString(newArr3));

// 填充数组

Arrays.fill(arr, 2000);

System.out.println(Arrays.toString(arr));

// 填充数组

Arrays.fill(arr, 1996, 1998, 1999);

System.out.println(Arrays.toString(arr));

int[] copyArr = Arrays.copyOfRange(arr, 1996, 1999);

System.out.println(Arrays.toString(copyArr));

int[] arr1 = {1994,1992,1993,1994,1995,1995,1997};

int[] arr2 = {1994,1992,1993,1994,1995,1995,1997};

System.out.println(Arrays.equals(arr1, arr2));

}

}

转载于:https://juejin.im/post/5cb60171e51d456e5977b166

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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