大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于阶乘java语言的问题,于是小编就整理了4个相关介绍阶乘Java语言的解答,让我们一起看看吧。
c语言1到100的阶乘奇数求和?
2550
1到1O0之内的奇数共有5O个是1,3,5,7…99,如果把这些数相加是1十3+5十7十…十99=(Ⅰ十99)X50÷2二10Ox5O÷2=25OO,如果从1到1OO之内偶数的和是多少,2十4十6十…1OO二(2十1O0)x50÷2二102X5O÷2二2550。这些偶数相加也是等差数列,求和也是用等差数列前n项的和去算。
#include <stdio.h>
long factorial(int n); // 函数原型声明
int main()
{
long sum = 0;
int i, num;
1. 1256
2. 因为题目要求求1到100的阶乘中的奇数之和,首先需要计算1到100的所有阶乘,然后筛选出其中的奇数并求和。
C语言中可以使用for循环和if语句实现该功能。
3. 如果想要进一步延伸,可以思考如何优化计算过程,减少计算量和时间复杂度。
同时,还可以思考其他编程语言如何实现该功能,比如Python、JAVA等。
J***A该如何实现递归函数?
“我是哟哟吼说科技,专注于数据网络的回答,欢迎大家与我交流数据网络的问题”
如题,J***A如何实现递归函数?
要确认实现递归需要的三要素:
2、要确认有分支;
3、要确认最终的结束条件;
递归算法的基本思想就是将一个复杂的问题简单化,分解成多个简单类同的子问题,将这些简单的子问题逐步解决直到最后能直接求解,也就说明到了递推的出口。因此关键思想总结出来就是:
1、总结递归出口;
2、逐步向出口接近;
下面哟哟以一个实例来简单说明:
尾递归究竟是好是坏?
如果一个函数中所有递归形式的调用都出现在函数的末尾,我们称这个递归函数是尾递归的。当递归调用是整个函数体中最后执行的语句且它的返回值不属于表达式的一部分时,这个递归调用就是尾递归。尾递归函数的特点是在回归过程中不用做任何操作,这个特性很重要,因为大多数现代的编译器会利用这种特点自动生成优化的代码。
当编译器检测到一个函数调用是尾递归的时候,它就覆盖当前的活动记录而不是在栈中去创建一个新的。编译器可以做到这点,因为递归调用是当前活跃期内最后一条待执行的语句,于是当这个调用返回时栈帧中并没有其他事情可做,因此也就没有保存栈帧的必要了。通过覆盖当前的栈帧而不是在其之上重新添加一个,这样所使用的栈空间就大大缩减了,这使得实际的运行效率会变得更高。
虽然晦涩难懂,不觉明厉啊!
无论什么递归,在实际工作都不建议使用。但是递归这种思想,在数据结构与算法相关的课程中还是很重要的,尤其是可以优化这个思想,解决一些迭代问题。
大多数人了解普通递归,都是在计算机相关专业经典本科书籍谭浩强的《C语言程序设计》中,但是求n!阶乘其实用递归是不明智的,因为除了速度慢,使用递归还无法预测计算过程中内存的使用情况,如果发生了OOM就会影响整个项目。
递归的百度百科解释是程序调用自身的编程技巧,也就是说在程序中调用了自己,如下图,可以看到在shi_er这个函数中,又调用shi_er自身,从而达到了十进制[_a***_]二进制的目的。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说,构成递归需具备的条件:
1. 子问题须与原始问题为同样的事,且更为简单;
2. 不能无限制地调用本身,须有个出口,化简为非递归状况处理。
但是,如果没有满足上述条件,又轻易调用递归,就会有无限死循环的风险,这也是我么在实际工作中不推荐使用递归的的原因。
从上面的代码我们可以看到,普通递归是从初始状态开始计算,而尾递归是从最后开始计算,函数调用是出现在函数的尾部,直接让被调用的函数返回时越过调用者, 返回到调用者的调用者去。尾递归是极其重要的,因为用尾递归的话,可以避免对函数对堆栈和内存的无法估计的消耗,无须保存中间函数的堆栈。
再举一个用尾递归实现斐波那契数列的例子
int FibonacciTailRecursive(int n,int ret1,int ret2)
蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等真的是人工智能吗?
这依赖于对「人工智能算法」的定义,从广义的角度来看,它们当然也都属于人工智能的算法。「人工智能」这个词的强调的是人类通过设计方法来达成智能的效果,而不是要求「通过用人类的方法来实现智能」,只要最后能实现看起来「智能」的效果,那么用怎样的算法其实是不重要的。例如一个分类问题,我们可以用神经网络来实现,也可以用支持向量机实现,还可以用决策树或者随机森林来实现……如果这些方法都实现的是分类的同样效果,那么它们就都属于人工智能的算法。
可能也有人会指出,这些算法与近年来大家提到的人工智能算法看起来有些不同,因为这些算法解决的问题都只是优化问题,这些优化问题与人工智能研究关心的问题之间仍然有一定的距离。事实上,优化问题是人工智能研究的基础,在机器学习问题中,不管是监督学习还是无监督学习,都可能遇到各种优化问题(例如最小化损失函数,最大化互信息……),蚁群算法、遗传算法和模拟退火算法就可以为这些优化问题提供解决方案。人工智能「算法」真正重要的一点就在于我们怎样将看起来是「智能」的一些现象,翻译成具体的「优化问题」。举个例子来说,我们很可能需要用人工智能的方法来预测一些事情,「预测」看起来是一件很智能的事情,尽管预测问题本身很难解决,我们可以考虑将其变成变成「拟合」问题,然后把点到曲线的距离定义为损失,最小化这个损失函数。怎样去最小化这个损失函数呢?那么就可以***用蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等等算法了。