recursion problem(IsMeasurable)(Is this correct?)

本文介绍了一种递归算法来判断是否能通过给定的一组物品重量组合达到目标重量。通过对物品进行递归分解,算法考虑了每个物品可能被加入、排除或作为负重的情况。该算法适用于解决物品组合称重问题。

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#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>

using namespace std;

bool IsMeasurable(int target, int weights[], int nWeights);
void SwapArray(int weights[], int i, int j);

int main()
{
	int sampleWeights[] = { 1, 3 };
	int nSampleWeights = 2;

	cout << boolalpha;
	cout << IsMeasurable(2, sampleWeights, nSampleWeights) << endl;
	cout << IsMeasurable(5, sampleWeights, nSampleWeights) << endl;

	return 0;
}

bool IsMeasurable(int target, int weights[], int nWeights)
{
	// simple case
	if (target == 0 && nWeights == 0) {
		return true;
	}
	if ((target == 0 && nWeights != 0) ||
		(target != 0 && nWeights == 0)) {
		return false;
	}

	// recursive decomposition
	for (int i = 0; i < nWeights; i++) {
		int weight = weights[i];
		SwapArray(weights, i, nWeights-1);
		if (IsMeasurable(target-weight, weights, nWeights-1) ||
			IsMeasurable(target, weights, nWeights-1) ||
			IsMeasurable(target + weight, weights,nWeights-1)) {
				return true;
		}
		SwapArray(weights, i, nWeights-1);
	}
	return false;
}

void SwapArray(int weights[], int i, int j) {
	int temp = weights[i];
	weights[i] = weights[j];
	weights[j] = temp;
}

<think>好的,我现在要解决用户提到的无约束问题导致代码无限运行的情况。首先,我需要理解什么是无约束问题。在编程中,无约束问题通常指算法没有明确的终止条件,或者在循环中条件始终满足,导致无法退出。例如,一个没有正确终止条件的while循环可能会一直执行下去。 用户提到代码持续运行,可能的原因有几个。首先是循环条件的问题,比如循环变量没有被正确更新,或者在条件判断时逻辑错误,导致循环无法终止。其次是递归调用没有正确的基准情况,或者基准情况未被满足,导致无限递归。另外,并发编程中的同步问题,比如信号量(semaphore)未正确释放,也可能导致线程永久等待,从而代码卡死。 根据用户提供的引用[1],信号量操作中,如果信号量为0时,进程可能会进入睡眠状态,而没有完成down操作。这时候如果其他进程没有正确执行up操作来增加信号量,当前进程就会一直等待,导致死锁。这可能是代码无限运行的一个原因。因此,检查信号量的使用是否正确,确保在适当的时候执行up操作,释放资源,是很重要的。 另外,引用[2]提到了多线程编程中的同步问题,比如使用synchronization来同步两个线程中的方法。如果线程间的同步机制不完善,比如没有正确使用锁或者等待通知机制,可能会导致线程死锁或活锁,从而代码无法继续执行。例如,两个线程互相等待对方释放资源,就会陷入无限等待的状态。 接下来,我需要总结这些可能的原因,并提出相应的解决方案。首先,检查所有循环和递归的终止条件是否正确,确保在预期的情况下能够退出。其次,在并发编程中,确保信号量的操作正确,特别是在down操作后,是否有对应的up操作来恢复信号量。此外,使用同步机制如synchronized关键字或锁对象,来避免线程间的竞争条件和死锁。 用户可能需要具体的步骤来诊断和解决这个问题。例如,在代码中添加日志输出,监控循环变量或信号量的状态,帮助定位问题所在。对于多线程问题,使用调试工具分析线程状态,查看是否有线程被阻塞或死锁。此外,采用防御性编程,预先设置超时机制,避免无限等待。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解如何避免类似问题,比如如何设计正确的终止条件,或者多线程编程中的最佳实践。</think>针对代码因无约束问题无限运行的情况,以下是分步解决方案: ### 1. 检查循环终止条件 *问题根源*:循环条件始终为真,变量未正确更新 ```python # 错误示例:i未在循环内更新 i = 0 while i < 10: # 将无限循环 print("Looping") ``` **解决方案**: - 添加终止条件检查 - 使用增量操作 - 添加安全计数器 ```python max_iterations = 1000 counter = 0 while condition and counter < max_iterations: # 业务逻辑 counter += 1 ``` ### 2. 递归终止条件验证 *典型错误*:未处理基准情况或参数未收敛 ```python def recursive_func(n): if n == 0: # 基准条件 return return recursive_func(n-1) # 正确递减 ``` **错误修正案例**: ```python # 错误版本:缺少基准条件 def faulty_recursion(): return faulty_recursion() # 无限递归 ``` ### 3. 并发控制优化(引用[1]信号量问题) **信号量使用规范**: ```java // 正确信号量操作模式 semaphore.down(); try { // 临界区操作 } finally { semaphore.up(); // 保证释放 } ``` **常见死锁场景**: ```java // 错误示例:嵌套获取信号量 semaphoreA.down(); semaphoreB.down(); // 可能死锁点 // 业务逻辑 semaphoreB.up(); semaphoreA.up(); ``` ### 4. 多线程同步策略(引用[2]同步建议) **双重校验锁改进**: ```java // 线程安全单例模式 public class Singleton { private static volatile Singleton instance; public static Singleton getInstance() { if (instance == null) { synchronized(Singleton.class) { if (instance == null) { instance = new Singleton(); } } } return instance; } } ``` ### 5. 超时机制实现 **Python超时装饰器**: ```python import signal class TimeoutException(Exception): pass def timeout_handler(signum, frame): raise TimeoutException() def timeout(seconds): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): signal.signal(signal.SIGALRM, timeout_handler) signal.alarm(seconds) try: result = func(*args, **kwargs) finally: signal.alarm(0) return result return wrapper return decorator @timeout(5) def long_running_task(): # 可能长时间运行的操作 ```
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