猜数字游戏

猜数字游戏实现

  1. /*         
    2.    
    3.        
    4. *Copyright   (c)  2016,烟台大学计算机学院         
    5.        
    6.*All rights reserved.         
    7.       
    8.*文件名称:test.cpp         
    9.         
    10.*作者: 武聪         
    11.       
    12. *完成日期:2016年3月10日         
    13.        
    14. *版本号:v1.0         
    15. *问题描述:随机产生一个1000以内的数字,要求用户猜这个数。输入一个猜测想的数,判断是否产生的随机数相等,由屏幕显示计算结果。如果猜的不对,给出大了或小了的提示,直到猜出这个数
    16.*输入描述:   输入一个猜测想的数 
    17. *程序输出:  猜的数字
    18.#include <iostream>
    using namespace std;
     int rand(void);
    int  main()
    {
     int num=rand()%1000;
     int guess;
     int i=0;
    cout<<"Guess a number (1-1000):"<<endl;
     while(1)
     {
     cin>>guess;
     i++;
     if(guess==num)
     {
     cout<<"You are right"<<endl;
     break;
     }
     else if(guess>num)
    cout<<"Guess too big, try again:"<<endl;
     else
     cout<<"Guess too small, try again:"<<endl;
     }
       return 0;
     }
    19. int rand(void)
     {
    20. }
    

    运行结果:


  2. 知识点总结:
  3. 循环及判断结构的使用
  4. 学习心得:
  5. 好好学习
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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