最近遇到的面试题系列(一)

本文详细介绍了四种基本数据结构——堆、栈、队列和列表的特点及应用场景。对比了它们之间的区别,包括数据组织方式、存取速度及使用场景等。

1、堆、栈、队列、列表的区别(数据结构)

    1)堆:主要用来用new构造的数组和对象(看成是一个装数据的箱子)

                特点:后进先出(先进后出)(就像箱子里装的东西,先放进去的在最底下,后放进去的可以先拿出来),在运行时动态分配内存,所以可以动态的分配内存的大小

                缺点:因为要在运行时分配内存,所以存取速度比较慢

    2)栈:主要存放基本类型的变量和对象引用和类型(看成是一颗倒立的大树,就是我们常说的二叉树)

                特点:就是根节点的值为最小(或者最大),常用来实现优先队列,存取速度比较快,栈数据可以共享。

                缺点:栈中的数据大小和生存周期是确定的,所以灵活性比较低。

                压入栈的操作push,出栈的操纵:pop

    3)队列:是一种常用的数据结构(就像一条路只有一个出口和入口,先进去的可以先出来,后进去的要后出来。)

                   特点:先进先出,数据元素可以随意增减,但是数据元素的顺序不会改变。

    4)列表:列表是有方向的,每个列表除了存放元素外,还要存放下一个节点的指针,所以只要知道列表的头指针,就可以遍历所有元素。最后一个节点的指针为空。


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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值