快速求幂 sicp练习1.16

本文介绍了一种使用递归和快速幂算法来高效计算b^n的方法。通过定义even?过程判断数值是否为偶数,并利用fast-expt-iter过程实现快速幂运算。文中给出了具体的Scheme语言代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

(define (even? n)
  (= (remainder n 2) 0))

(define (fast-expt-iter result b n)
  (cond ((= n 0) 1)
        ((= n 1) (* result b))
        ((even? n) (fast-expt-iter result (* b b) (/ n 2)))
        (else(fast-expt-iter (* b result) b (- n 1)))))

(define (fast-expt b n)
  (fast-expt-iter 1 b n) )

(fast-expt 2 0)
(fast-expt 2 1)
(fast-expt 2 5)
(fast-expt 2 6)
 
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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