迭代 与 递归

迭代是普通的循环。 例:求从1加到10 int sum=0 for(int i=0;i<= 10;i++){ sum=sum+i; } 递归是指一个函数直接或间接调用自己。 好比:从前有个庙庙里有个大和尚和小和尚,大和尚叫小和尚讲故事,小和尚说从前有个庙庙里有个大和尚和小和尚,小和尚叫大和尚讲故事,大和尚说从前.... 递归的特点: 必有三个条件: 1. 间接或直接调用自己。 2. 一定要有退出的条件(比方说大和尚口干了不听故事了)。否则就是死循环 3。要有逻辑体(想要做的事); public int sum(int x){ if(x<=0){ return x; } return x+sum(x-1); } int s=10; int total=sum(s); 该例中,sum函数总是调用自己,return x+sum(x-1); sum有退出条件, x<=0 最后的结果是把 10+9+8+7+... 1 返回 在很多种情况下,迭代和递归都可以完成相同的功能, 不过递归有些功能迭代就完成不了。 并且代码没有递归简洁,熟练使用递归后能提高代码质量。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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