递推求阶乘

问题及代码:

/*
 *Copyright (c)2015,大连东软信息学院
 
 *All rights reserved.
 
 *文件名称:get max.c
 
 *作    者:陈振
 
 *完成日期:2016年4月21日
 
 *版 本 号: v1.0
 
 *问题描述:  递推求阶乘。
 
 *程序输入:
 
 *程序输出:
 
 */

#include<stdio.h>
int fact(int);
int main()
{
    int a,y;
    scanf("%d",&a);
    y=fact(a);
    printf("%d",y);
    return 0;
}
int fact(int a)
{
    int k;
    if(a==1)
        k=1;
    else
        k=a*fact(a-1);
    return k;
}



运行结果:



动态规划是一种常用的解决问题的算法,其核心思想是将一个复杂的问题分解为多个子问题进行求解,通过保存之前的状态来减少计算量,从而达到优化算法的目的。动态规划有两种求解方式,一种是推求解法,另一种是记忆化搜索法。 推求解法是指从小到大依次计算子问题的解,逐步推导出整个问题的最优解。这种方法需要定义一个状态转移方程,通过状态转移方程来求解问题。具体步骤如下: 1. 定义状态:将原问题拆分成若干个子问题,根据子问题定义状态。 2. 定义状态转移方程:根据子问题之间的关系,定义状态转移方程。 3. 确定边界条件:确定最小的子问题的解。 4. 推求解:根据状态转移方程从边界条件出发,逐步计算得到整个问题的解。 下面以斐波那契数列为例,介绍动态规划推求解法的具体实现过程。 假设要求斐波那契数列的第n项的值,斐波那契数列的定义如下: f(0) = 0 f(1) = 1 f(n) = f(n-1) + f(n-2) (n>=2) 1. 定义状态 将原问题拆分成若干个子问题,根据子问题定义状态。对于斐波那契数列,我们可以将其拆分成n-1和n-2两个子问题,然后定义状态f(n)表示斐波那契数列的第n项的值。 2. 定义状态转移方程 根据子问题之间的关系,定义状态转移方程。对于斐波那契数列,由于f(n)依赖于f(n-1)和f(n-2),因此可以得到状态转移方程: f(n) = f(n-1) + f(n-2) 3. 确定边界条件 确定最小的子问题的解。对于斐波那契数列,边界条件为f(0)=0和f(1)=1。 4. 推求解 根据状态转移方程从边界条件出发,逐步计算得到整个问题的解。具体实现过程如下: ```python def fibonacci(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: f = * (n+1) f = 0 f = 1 for i in range(2, n+1): f[i] = f[i-1] + f[i-2] return f[n] ``` 以上就是动态规划推求解法的具体实现过程。如果您有任何疑问或者其他相关问题,请随时提出。
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