第十五周上机实践项目——带姓名的成绩单

本文介绍了一个使用C++实现的成绩单排序程序,该程序能够按照成绩高低对学生名单进行排序,并且能够按照姓名字母顺序重新排列已排序的成绩单。
/*
* Copyright (c) 2013, 烟台大学计算机学院
* All rights reserved.
* 作    者:  刘中林
* 完成日期:2013 年 12 月 06 日
* 版 本 号:v1.0
* 输入描述: 无
* 问题描述:带姓名的成绩单
*/

#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    int i,j,k,t,score[20];
    string name[20]= {"shang","liu","niu","tian","li"};
    cout<<"依次输入他们的成绩:"<<endl;
    for(i=0; i<5; i++)
    {
        cout<<name[i]<<"的成绩为:";
        cin>>score[i];
    }
    for(i=0; i<4; i++)
    {
        k=i;
        for(j=i+1; j<5; j++)
        {
            if(score[j]>score[k])
            {
                k=j;
            }
        }
        t=score[k];
        score[k]=score[i];
        score[i]=t;
        name[19]=name[k];
        name[k]=name[i];  //用一个定义的string的数组做中间变量,进行替换
        name[i]=name[19];
    }
    cout<<"按成绩输出的名单:"<<endl;
    for(i=0; i<5; i++)
    {
        cout<<name[i]<<":  "<<score[i]<<endl;
    }
    for(i=0; i<4; i++)
    {
        k=i;
        for(j=i+1; j<5; j++)
        {
            if(name[j]<name[k])
            {
                k=j;
            }
        }
        t=score[k];
        score[k]=score[i];
        score[i]=t;
        name[19]=name[k];
        name[k]=name[i];
        name[i]=name[19];
    }
    cout<<"按姓名输出的名单:"<<endl;
    for(i=0; i<5; i++)
    {
        cout<<name[i]<<":  "<<score[i]<<endl;
    }
    return 0;
}


*样例输出:

 

*心得体会:时隔两个月,今天再去海边,它建起了围栏以防风沙飞舞进入居民区。时刻加强自己身上的资本,以防风暴。。。加油!!!

 

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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