JScript 递归

 

递归是一种重要的编程技术。该方法用于让一个函数从其内部调用其自身。一个示例就是计算阶乘。0 的阶乘被特别地定义为 1。 更大数的阶乘是通过计算 1 * 2 * ...来求得的,每次增加 1

,直至达到要计算其阶乘的那个数。

下面的段落是用文字定义的计算阶乘的一个函数。

“如果这个数小于零,则拒绝接收。如果不是一个整数,则将其向下舍入为相邻的整数。如果这个数为 0,则其阶乘为 1。如果这个数大于 0,则将其与相邻较小的数的阶乘相乘。”

要计算任何大于 0 的数的阶乘,至少需要计算一个其他数的阶乘。用来实现这个功能的函数就是已经位于其中的函数;该函数在执行当前的这个数之前,必须调用它本身来计算相邻的较小数的

阶乘。这就是一个递归示例。

递归和迭代(循环)是密切相关的 — 能用递归处理的算法也都可以采用迭代,反之亦然。确定的算法通常可以用几种方法实现,您只需选择最自然贴切的方法,或者您觉得用起来最轻松的一种

即可。

显然,这样有可能会出现问题。可以很容易地创建一个递归函数,但该函数不能得到一个确定的结果,并且不能达到一个终点。这样的递归将导致计算机执行一个“无限”循环。下面就是一个示

例:在计算阶乘的文字描述中遗漏了第一条规则(对负数的处理) ,并试图计算任何负数的阶乘。这将导致失败,因为按顺序计算 -24 的阶乘时,首先不得不计算 -25 的阶乘;然而这样又不

得不计算 -26 的阶乘;如此继续。很明显,这样永远也不会到达一个终止点。

因此在设计递归函数时应特别仔细。如果怀疑其中存在着无限递归的可能,则可以让该函数记录它调用自身的次数。如果该函数调用自身的次数太多,即使您已决定了它应调用多少次,就自动退

出。

下面仍然是阶乘函数,这次是用 JScript 代码编写的。

// 计算阶乘的函数。如果传递了
// 无效的数值(例如小于零),
// 将返回 -1,表明发生了错误。若数值有效,
// 把数值转换为最相近的整数,并
// 返回阶乘。
function factorial(aNumber)  {
aNumber = Math.floor(aNumber);  // 如果这个数不是一个整数,则向下舍入。
if (aNumber < 0)  {  // 如果这个数小于 0,拒绝接收。
    return -1;
    }
      if (aNumber == 0)  {  // 如果为 0,则其阶乘为 1。
      return 1;
      }
        else return (aNumber * factorial(aNumber - 1));  // 否则,递归直至完成。
}

转载于:https://www.cnblogs.com/tishifu/archive/2007/08/24/867965.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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