Python冒泡排序法

列表排序算法详解

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执行脚本:
L = [12, 213, 423, 121, 4, 2, 564, 56, 7, 8]
for i in range(9):
min1 = i
for j in range(i+1,10):
if L[j] < L[min1]:
L[min1],L[j] = L[j],L[min1]
print(“list:”,L)
返回结果:
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内容概要:本文系统介绍了算术优化算(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方,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,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;③学习如何将优化算集成到Web系统中实现工程化应用;④为算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,深入理解算流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算以观察性能差异,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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