DAY14:数组

数组

数组基础:

一.概念:一组数据类型相同的数据的集合

二.内存:连续的内存空间,数组在内存中所占的空间将被确定下来

三.数组的定义:

 * 数据类型[ ]  引用名;

 * 数据类型  引用名[];

四.初始化:

 * 动态初始化: 引用名 = new  数据类型[长度];

 * 静态初始化: 引用名= new 数据类型[]{元素1,元素2,元素3.....};

 * 简化静态初始化:数据类型[] 引用名 = {3,4,5,6,7};.//只有在定

义数组的同时执行数组初始化才支持使用简化的静态初始化

五.元素的读写操作:

  第一个数组元素的索引值为0,最后一个元素索引值为数组长度减1

 * 引用名[索引] = 值;

 * 变量 = 引用名[索引];

六.数组的遍历:

 * 属性:length,并通过循环来遍历数组中的每个元素

七.数组是一种引用数据类型数组引用 变量只是一个引用,该引用变量指向任何有效内存

引用类型的数组:数组内存储的是对象的地址,不是对象本身;堆内存中不再有任何引用变量指向自己,则该十足将成为垃圾,所占内存将会被系统的垃圾回收机制回收

八.数组类型的转换:

 * 1.父类型数组引用可以指向子类型数组对象

 * 2.数组的元素可以根据类型转换的规则转换(例如:父类型数组可以存储子类型对象的地址)

二维数组

一个数组的数据类型为一维数组

二位数组的定义:

Int [ ] [ ] arr=new int[行数] [列数];//标准矩形

Int [ ] [ ] arr=new int[ ] [ ]{{元素1元素2,…},{元素1元素2,…},…};

Int [ ] [ ] arr= {{元素1元素2,…},{元素1元素2,…},…};

二维数组遍历:多层循环

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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