72、递归与迭代的深入解析及应用

递归与迭代的深入解析及应用

1. 递归与方法调用栈

递归是编程中一种强大的技术,在理解递归时,方法调用栈是一个关键概念。以斐波那契数列为例,当调用 fibonacci(3) 时,方法调用栈的变化过程如下:
1. 首次调用 fibonacci(3) (标记为 A),包含局部变量 number 值为 3 的栈帧被压入程序执行栈。
2. 在方法调用 A 内部,会进行方法调用 B 和 E。由于原始方法调用 A 尚未完成,其栈帧仍留在栈中。首先进行的是方法调用 B,其栈帧被压入方法调用 A 的栈帧之上。
3. 方法调用 B 必须执行并完成后,才会进行方法调用 E。在方法调用 B 内部,会进行方法调用 C 和 D。方法调用 C 先执行,其栈帧被压入栈中。当方法调用 C 执行完毕,返回值 1,其栈帧从栈顶弹出。
4. 此时栈顶的方法调用是 B,继续执行方法调用 D。方法调用 D 完成后返回值 0,其栈帧也从栈顶弹出。
5. 方法调用 B 继续执行并返回值 1,其栈帧从栈顶弹出。此时方法调用 A 继续执行,进行方法调用 E。方法调用 E 完成后返回值 1,其栈帧从栈顶弹出。
6. 最后,方法调用 A 完成执行,返回值 2 给调用者,其栈帧也从栈顶弹出。

下面是斐波那契数列方法调用的栈帧变化图示:

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef proces
【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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