oj第十二周训练——递归方法实现逆序

本文通过一个简单的递归程序实例介绍了如何使用递归方法实现整数逆序的功能,并附带了完整的C语言代码。文章还提供了输入输出示例以及递归方法的基本概念。

问题及代码

Description

你知道递归么?简单来说,递归就是函数自身对自身的调用,直到遇到终止条件,再对数据做逆向处理,下面就有一个递归的简单例子等你来处理。

#include <stdio.h>
void inverted(int); /*函数声明*/
int main()
{
    int n; /*需要逆序的整数*/
    scanf("%d",&n);
    inverted(n); /*调用逆序函数*/
    return 0;
}

void inverted(int n)
{
    if(n<10) /*当数字只剩一位的时候,即第一位数,输出,变为末位,返回*/
    {
        printf("%d",n);
        return;
    }
   /***************/      /*从后往前除以10取余输出,即当前n的最后一位*/

请在此补充缺失代码
    /***************/    /*继续调用逆序函数,每次调用都输出当前n的最后一位*/
    return;
}

Input

一个int型整数

Output

转换后的整数

Sample Input

1234567

Sample Output

7654321
/*烟台大学计算机学院 2016
作者: 马春澎
完成日期:2016年11月19日 */

#include <stdio.h>
void inverted(int); /*函数声明*/
int main()
{
    int n; /*需要逆序的整数*/
    scanf("%d",&n);
    inverted(n); /*调用逆序函数*/
    return 0;
}

void inverted(int n)
{
    if(n<10) /*当数字只剩一位的时候,即第一位数,输出,变为末位,返回*/
    {
        printf("%d",n);
        return;
    }
    else
    {
        printf("%d",n%10);
        inverted (n/10);
        return ;
    }
    return;
}
运算结果
知识点总结
递归方法的简单应用,让我们认识递归方法
学习心得
要明白每一步是如何实现的,实在不会可以在纸上画出流程图。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值