37、递归算法深入解析:从汉诺塔问题到常见编程错误

递归算法深入解析:从汉诺塔问题到常见编程错误

1. 9.5节练习回顾

在开始深入探讨汉诺塔问题之前,我们先回顾一下9.5节的练习。这里有自我检查和编程两类练习。

自我检查练习要求我们设想在 is_element is_subset 函数中添加 printf 调用,展示 is_subset("bc", "cebf") 函数调用的跟踪输出。

编程练习则包括定义递归和迭代版本的交集函数,用于计算两个集合的交集;还需要定义一个简短的 set_equal 函数,调用前面定义的交集函数。

2. 经典递归案例:汉诺塔问题
2.1 问题描述

汉诺塔问题是要将指定数量、大小各异的圆盘从一个塔(或柱子)移动到另一个塔。传说当解决64个圆盘的问题时,世界将会终结。具体问题是:使用柱子B作为辅助,将n个圆盘从柱子A移动到柱子C。同时要满足两个条件:
- 每次只能移动一个圆盘,且该圆盘必须是柱子上的最顶层圆盘。
- 较大的圆盘不能放在较小的圆盘之上。

2.2 问题分析

以图中展示的有五个圆盘(编号1到5)和三个柱子(标记为A、B、C)的问题为例。目标是将五个圆盘从柱子A移动到柱子C。最简单的情况是只移动一个圆盘,比如将圆盘2从柱子A移动到柱子C。为了解决原问题,我们可以将其拆分为几个更简单的问题,每个问题涉及的圆盘数量更少。具体拆分如下:
1. 将四个圆盘从柱子A移动到柱子B。
2. 将圆盘5从柱子A移动

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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