分析:从最后一步分析,能有的情况有三种情况构成,写出如图所示的方程 //和斐波拉契相似 int void f(int n) { //考虑出口 ) ;//正常思路是返回0 ) ;//通过自己想可以得出只有1种方式 ) ;//通过自己想可以得到只有2种方法 )+f(n-)+f(n-);//递归计算 } 但是在验算的时候发现当n=3的时候,结果为f(2)+f(1)+f(0)=3:不符合,通过思考应该是4种,所以把n==0时返回1 验算思路如图所示 最终代码: //和斐波拉契相似 int void f(…

假设你正在爬楼梯.需要 n 阶你才能到达楼顶. 每次你可以爬 1 或 2 个台阶.你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢? 注意:给定 n 是一个正整数. 示例 1: 输入: 2 输出: 2 解释: 有两种方法可以爬到楼顶. 1. 1 阶 + 1 阶 2. 2 阶 示例 2: 输入: 3 输出: 3 解释: 有三种方法可以爬到楼顶. 1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶 2. 1 阶 + 2 阶 3. 2 阶 + 1 阶 这个题本质就是解裴波拉切数 定义F(n)表示到达第n个台阶的方法,则F(n)…

https://blog.csdn.net/tcpipstack/article/details/45173685 一个人爬楼梯,一步可以迈一级,二级,三级台阶,如果楼梯有N级,要求编写程序,求总共有多少种走法. N级楼梯问题可以划分为:N-1级楼梯,N-2级楼梯,N-3级楼梯的走法之和. 先计算下0,1,2,3及楼梯有多少种走法: 1 --> 1 2 --> 11 2 3 --> 111 12 21 3…

Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina.com 算法 递归 迭代 动态规划 斐波那契数列 MD 目录 目录递归和迭代什么是递归什么是迭代法递归和迭代的区别动态规划基本思想适用条件斐波那契数列递归法实现迭代法实现动态规划实现 递归和迭代 什么是递归 递归的基本概念:程序调用自身的编程技巧称为递归 一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种…

递归优化 很多算法都依赖于递归,典型的比如分治法(Divide-and-Conquer).但是普通的递归算法在处理规模较大的问题时,常常会出现StackOverflowError.处理这个问题,我们可以使用一种叫做尾调用(Tail-Call Optimization)的技术来对递归进行优化.同时,还可以通过暂存子问题的结果来避免对子问题的重复求解,这个优化方法叫做备忘录(Memoization). 本文首先对尾递归进行介绍,下一票文章中会对备忘录模式进行介绍. 使用尾调用优化 当递归算法应用于大…

三角数字 Q: 什么是三角数字? A: 据说一群在毕达哥拉斯领导下工作的古希腊的数学家,发现了在数学序列1,3,6,10,15,21,……中有一种奇特的联系.这个数列中的第N项是由第N-1项加N得到的. 由此,第二项是由第一项(1)加上2,得3.第三项是由第二项(3)加上3得到6,依次类推. 这个序列中的数字被称为三角数字,因为它们可以被形象化地表示成对象的一个三角形排列.  Q: 如何使用循环求第N项? A: 示例:TriangleNumber.java Q: 如何使用递归求第N项? A: 导…

PCA PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的…

递归的概念 简单的说: 递归就是方法自己调用自己,每次调用时传入不同的变量.递归有助于编程者解决复杂的问题,同时可以让代码变得简洁. 递归调用机制 我列举两个小案例,来帮助大家理解递归 1.打印问题 2.阶乘问题 //输出什么? public static void test(int n) { if (n > 2) { test(n - 1); } System.out.println("n=" + n); } //阶乘 public static int factorial(i…

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c…

问题描述: 给定m个A,n个B,一共有多少种排列 解题源代码: /** * 给定m个A,n个B,问一共有多少种排列 * @author Administrator * */ public class Demo06 { public static int f(int m,int n) { if(m==0||n==0)return 1; return f(m-1,n)+f(m,n-1); } public static void main(String[] args) { System.out.pr…