c语言-函数递归和迭代

递归与迭代:编程技巧的深度解析
本文介绍了函数递归的概念、使用条件及示例,强调了递归中存在重复计算和可能导致栈溢出的问题。同时,通过斐波那契数列比较了递归和迭代的实现方式,突出了迭代在效率上的优势。


前言

本篇文章叙述函数的递归和迭代。


一、函数递归

1.1 什么是递归

程序调用自身的编程技巧称位递归,是函数在定义过程中调用自身的一种解决问题方法。
递归的思路是将一个复杂问题转化为一个与原问题相似的规模较小的问题去求解。
递归的主要思考方式:大事化小

1.2 使用递归的两个条件

  1. 存在结束条件,当问题规模小到一定程度时,结束递归
  2. 每递归一次,都会缩小问题的规模

1.3 递归函数例子演示

问题:输入一个无符号整数值,按顺序打印每一位
例如输入1234,则打印 1 2 3 4

代码如下:

// %d 打印int
// %u 打印unsigned int
void print(unsigned int n)
{
	if (n > 9)	//递归结束条件
	{
		print(n / 10);//缩小问题规模
	}
	printf("%u ", n % 10);
}

代码分析过程如图1.3所示:
在这里插入图片描述

图1.1 递归代码分析图

二、迭代

迭代是指通过前面计算的结果一步一步的计算出最终的结果。循环是实现迭代的一种方式。

下面通过斐波那契数列问题比较递归和迭代,公式如图2.1所示
在这里插入图片描述

图2.1 斐波那契数列公式

递归实现,代码如下:

//递归实现
int Fib(int n)
{
	if (n > 2)
		return Fib(n - 1) + Fib(n - 2);
	else
		return 1;
}

问题:存在大量的重复计算,容易导致栈溢出。

迭代实现,代码如下:

//迭代实现
// 1 1 2 3 5 8 13 
// a b
// 1 1 2 3 5 8 13 
//   a b
int Fib(int n)
{
	int a = 1;  //n-2的斐波那契数
	int b = 1;	//n-1的斐波那契数
	int c = 1;  //n的斐波那契数
	while (n > 2)
	{
		c = a + b;
		a = b;
		b = c;
		n--;
	}
	return c;
}

总结

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合PythonMatlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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