递归的一些理解

递归的概念、递归的工作原理以及递归的使用发放都不难理解,而且它可以是程序变得简洁,有着其独特的作用,在《数据结构》(殷人昆版)中也多次用到。但是就是这个看起来不难,又有可能很重要的知识点,理解起来总感觉很别扭,特别是看《C程序设计》(谭浩强版)这本书中“汉诺塔”问题的时候,被调来调去的参数搞得头晕,找视频学习也没听出了所以然来,看《C++ Primer》时看到一个例题,有了一点想法,在此记录:

下面是一个求两个数最大公约数的函数:

 1      // return the greatest common divisor 
 2      int gcd(int v1, int v2) 
 3      { 
 4          while (v2) { 
 5              int temp = v2; 
 6              v2 = v1 % v2; 
 7              v1 = temp;   //5、6、7这三行代码是一个赋值的过程,留意与下面递归函数之间的共通性
 8          } 
 9          return v1; 
10      } 

用递归求解两个数最大公约数的代码如下:

1      // recursive version greatest common divisor program 
2      int rgcd(int v1, int v2) 
3      { 
4          if (v2 != 0)                // we're done once v2 gets to zero 
5              return rgcd(v2, v1%v2); // recurse, reducing v2 on each call 
6          return v1; 
7      } 
8  

这样一对比,其实观察递归代码是,从内到外理解起来更容易找到入口,先看第5行“return rgcd(v2,v1%v2);”,其意思就是当v2不等于0时,循环调用rgcd函数,并用v2初始化v1,用v1除以v2的余数初始化v2,知道v2=0的终止条件出现为止。

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tingshuixuan2012/archive/2013/03/31/2991939.html

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 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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