基础算法思想_递归算法——五个人捕鱼

C语言 | 两种方法解决五人分鱼 A、B、C、D、E 五人在某天夜里合伙去捕鱼,到第二天凌晨时都疲惫不堪,于是各自找地方睡觉。 日上三杆,A 第一个醒来,他将鱼分为五份,把多余的一条鱼扔掉,拿走自己的一份。 B 第二个醒来,也将鱼分为五份,把多余的一条鱼扔掉拿走自己的一份。 。 C、D、E依次醒来,也按同样的方法拿鱼。 问:他们合伙至少捕了多少条鱼?以及每个人醒来时见到了多少鱼? 阅读详情

五个人去捕鱼 第二天早上 第一个人醒来 将鱼分成五份 把多余的一条鱼扔掉 拿走一份 第二个醒来 也将鱼分成5份 把多余的一条鱼扔掉 拿走一份 另外三个人依次醒来 也按同样的方法拿走鱼 问他们至少捕了多少鱼?

#include"stdio.h"

int sub(int n){//n代表人的个数 
    if(n==1)
    {
        static int i=0;//(全局变量)
        do 
        {
            i++;
        }
        while(i%5!=0);
        //满足第一个人的条件(鱼总数)=5(份)+1
        return (i+1);
    }
    else
    {int t;
    do
    {
        t=sub(n-1);
    }
    while(t%4!=0);
    //满足第二个人的条件4(份)=5(小份)+1;
    return(t/4*5+1);
    //返回鱼的总数=第二个人分之前的鱼的总数/4*5+1
    }
} 
int main()
{
    int total;
    total=sub(5);
    printf("the total number of fish is%d\n",total);
    return 0;
}
递归卷积检测器:面向FMCW雷达的嵌入式深度学习目标检测方案 在自动驾驶感知系统中,雷达传感器因其全天候工作能力成为关键组件。其核心原理是通过发射和接收电磁波,测量目标物体的距离、速度和角度信息。传统雷达信号处理依赖恒虚警率等算法,但在复杂多目标、强干扰场景下,其检测性能与虚警控制面临挑战。深度学习技术,特别是卷积神经网络,为从复杂数据中学习鲁棒特征提供了新途径。然而,将CNN直接应用于高分辨率雷达谱图会带来巨大的计算负担,难以满足车载嵌入式平台的实时性要求。本文介绍的递归卷积目标检测器,创新地采用“由粗到细”的检测策略,通过轻量级CNN快速筛选疑似区域,再递归聚焦实 阅读详情

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coderALEX
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