C++第六次实验———循环复习

本文介绍了一个C++程序,用于找出1000到10000之间个位与千位相同的质数。通过双重循环与条件判断实现,输出了所有符合条件的质数。

一、问题及代码

/*    
* 文件名称:Ex1-1.cpp    
* 作    者:夏廷辉    
* 完成日期:2016 年 5 月 23 日    
* 版 本 号:v1.0    
* 对任务及求解方法的描述部分:   
* 输入描述:无    
* 问题描述:输出1000-10000之间,个位和千位相等的所有质数 
* 程序输出:    
* 问题分析:略   
* 算法设计:略    
*/      
#include<iostream>  
using namespace std;  
int main()  
{  
    int i,a,b,j,f;  
    for(i=1000;i<10000;i++)  
    {  
        a=i/1000;  
        b=i%10;  
        if(a==b)  
        {  
            f=1;  
            for(j=2;j<i;j++)  
                if(i%j==0)  
                {  
                    f=0;  
                    break;  
                }  
            if(f==1)  
                cout<<i<<" ";  
              
        }  
    }  
}  


二、运行结果


三、心得体会

在编程的时候老是忘记双引号。

四、知识点总结

循环语句中加入条件语句有利于程序的编程以及运行。

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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