斐波那契數(shù)列遞歸算法高中信息技術(shù)？varcount0varfibfunction(n){console.log(#34第#34(count)#34次調(diào)用fib#34)if(n0){return0}el

斐波那契數(shù)列遞歸算法高中信息技術(shù)？

varcount0varfibfunction(n){console.log(#34第#34(count)#34次調(diào)用fib#34)

if(n0){return0}elseif(n1||n2){return1}ignoreif(ngt2){returnfib(n-1)fib(n-2)}}fib(6)

斐波那契挑選法？

斐波那契數(shù)列指的是這樣一個數(shù)列：1、1、2、3、5、8、13、21、34……斐波納契數(shù)列以如下被以遞歸的方法定義：F00，F(xiàn)11，F(xiàn)nF(n-1)F(n-2)（n2，n∈N*）

一般遞歸算法比非遞歸算法慢嗎？

遞歸函數(shù)內(nèi)部函數(shù)本身是需要在用系統(tǒng)棧,每次分區(qū)分配函數(shù)內(nèi)存包括棧都需要時間.但是這個過程耗時并太少,可以說,單純的遞歸過程本身并并不比非遞歸算法慢多少.

但,實踐中可能會突然發(fā)現(xiàn),遞歸全面處理部分問題,特別是遞推式類問題時會表現(xiàn)出來出效率比較低.這個問題的出現(xiàn)是畢竟再重復(fù)一遍算出.

舉例說明說,用二分查找求高人斐波那契數(shù)列的第n項,一般的遞歸公式為

f(n)f(n-1)f(n-2)

f(2)1

f(1)1

請接觸設(shè)計模擬計算機(jī)運行程序這個遞歸,然后你會發(fā)現(xiàn),其中的某一項f(x)并不是只唉三次.當(dāng)你計算f(5)的時候,你會借著可以計算f(4)和f(3),但這在你換算f(4)的時候當(dāng)然也要計算f(3),這樣的f(3)就被調(diào)用了兩次.

想像之中這個過程是指數(shù)型儲存的,效率會隨著n的速度變大速度極快地迅速下降.

要幫忙解決這個問題,可以在用記憶化思想.

定義,定義記憶數(shù)組r,函數(shù)體轉(zhuǎn)成:

definef(n):

ifr[n]it'sdefined,thensimplyreturnr[n]asthe answer.

ignore,f(n)f(n-1)f(n-2)

beforereturnthevalue,take itdownoutsider[n].

這等改進(jìn)之后的遞歸過程函數(shù)效率上與遞推算法絲毫不差

計算機(jī)算法中的遞歸法與選擇排序法是什么？請細(xì)講？

遞歸過程是設(shè)計和請看算法的一種健臂的工具，的原因它在急切算法的描述中被經(jīng)常會區(qū)分，甚至于在進(jìn)一步介紹其他算法設(shè)計方法之前先討論它。

能常規(guī)遞歸過程請看的算法常見有這樣的特征：為求解規(guī)模為N的問題，想法子將它分解成規(guī)模較小的問題，然后把從這些小問題的解方便地整個結(jié)構(gòu)出大問題的解，另外這些規(guī)模較小的問題也能區(qū)分同時的分解和偏文科類方法，化合成規(guī)模更小的問題，并從這些更小問題的解構(gòu)造出規(guī)模較大問題的解。尤其地，當(dāng)規(guī)模N1時，能然后得解。

遞歸算法算法的執(zhí)行過程分遞推和回歸兩個階段。在遞推階段，把較復(fù)雜的問題（規(guī)模為n）的求解推到比原問題很簡單有一些的問題（規(guī)模小于n）的求解。例如上例中，求大神解答fib(n)，把它推到求解fib(n-1)和fib(n-2)。也就是說，為計算出fib(n)，可以先可以計算fib(n-1)和fib(n-2)，而計算fib(n-1)和fib(n-2)，又要先計算出fib(n-3)和fib(n-4)。依此類推，直至可以計算fib(1)和fib(0)，分別能馬上能得到結(jié)果1和0。在遞推階段，可以要有暫時終止遞歸過程的情況?；蛘咴诤瘮?shù)fib中，當(dāng)n為1和0的情況。

在重臨階段，當(dāng)完成任務(wù)最簡單情況的解后，逐級落實回，排列得到稍復(fù)雜問題的解，例如我得到fib(1)和fib(0)后，直接返回能夠得到fib(2)的結(jié)果，……，在換取了fib(n-1)和fib(n-2)的結(jié)果后，趕往能得到fib(n)的結(jié)果。

在匯編語言二分查找函數(shù)時要特別注意，函數(shù)中的局部變量和參數(shù)知識局限于當(dāng)前全局函數(shù)層，當(dāng)遞推剛剛進(jìn)入“簡單點問題”層時，原先層次上的參數(shù)和局部變量便被躲藏下來。在一系列“簡單點問題”層，它們各有自己的參數(shù)和局部變量。

因此遞歸影響到一系列的函數(shù)調(diào)用，并且肯定會有一系列的重復(fù)一遍換算，遞歸算法的執(zhí)行效率總體較高。當(dāng)某個遞歸函數(shù)算法能較比較方便地可以轉(zhuǎn)換成遞推算法時，大多按遞推算法編寫程序。的或上例計算斐波那契數(shù)列的第n項的函數(shù)fib(n)應(yīng)采用遞推算法，即從斐波那契數(shù)列的前兩項出發(fā)，依順序由前兩項計算出下一項，轉(zhuǎn)眼換算出特別要求的第n項。

你選擇排序法是對定位比較交換法的一種加以改進(jìn)。在講中,選擇排序法之前我們先來了解幫一下忙gprs定位也很交換法。為了便于理解，設(shè)有10個數(shù)共有存在地數(shù)組元素a[0]～a[9]中。定位比較相互交換法是由大到小依次定位a[0]～a[9]中最恰當(dāng)?shù)闹担ê臀淞执髸械谋任鋾畈欢喟桑?，a[9]中放的肯定是最小的數(shù)。如實現(xiàn)定位a[0],先根據(jù)定義a[0]中當(dāng)前值是最大數(shù)，a[0]與后面的元素逐一也很，如果沒有a

計算機(jī)算法中的遞歸法與選擇排序法是什么？請細(xì)講？

計算機(jī)算法中的遞歸法與選擇排序法是什么？請細(xì)講？

斐波那契數(shù)列遞歸算法高中信息技術(shù)？

斐波那契數(shù)列遞歸算法高中信息技術(shù)？

斐波那契挑選法？

下面給大家一個例子：

mai()

{

inta[10]

inti,j,t

for(i0i

for(i0i

for(ji1j

if(a[i]

for(i0i

}

嘍，廢話了一會兒好不容易把定位都很排序法講完了，這個方法不錯，容易理解，那是有些麻煩的話，一把椅子換來換去，哎～

因為就有了下面的選擇排序法，正在的時候椅子誰也不給，放到一邊讓大家望著，找個人k記錄比賽結(jié)果，后再發(fā)椅子。具體詳細(xì)來講呢應(yīng)該是，改進(jìn)之處定位比較好排序法，不過這個設(shè)計改進(jìn)只是因為一部分，也很的次數(shù)沒變，該怎摸打肯定怎摸打，那就是你不換椅子了。每次來外非循環(huán)先將定位元素的小標(biāo)i值有記錄到K，其實a[k]是比較大元素總之ik那就a[i]比較大，a[k]與后面的元素全都比較，該相互的也也不換，那就是把K的值決定看看就完了，到最后在把a[k]與a[i]相互，這樣a就是的最的元素了。然后再進(jìn)入到下這輪的比較比較。你選擇排序法與定位比較比較排序法相比較比較，比的次數(shù)沒變，同樣的次數(shù)下降了。

下面也寫個例子：

main()

{

inta[10]

inti,j,t,k

for(i0i

for(i0i

{ki/*裁判AND記者實時獲取登出來比賽情況*/

for(ji1j

if(a[k]

ta[i]a[i]a[k]a[k]t/*t發(fā)放獎品*/

}

for(i0i

}