算法图解之递归

博客对比了递归和循环,指出递归是函数体调用自己,循环是反复执行代码,二者都需设定结束条件。还介绍了递归函数的基线条件和递归条件,以及栈这种数据结构,使用栈可能占用大量内存,可选择用循环或尾递归。此外,作者认为算法图解中的伪代码和图像对理清思路有帮助。

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图一:

 

 图二:

 

 

 

图一和图二对比,它们的作用都是相同的。从流程上分析,图一流程相对比较复杂,而图二则简单明了,

这是某位同行在stackoverflow上面说过的话:如果使用循环,程序的性能可能更高;如果使用递归,程序可能更容易死理解。如何选择要看什么对你来说跟重要。

那么递归和循环之间的区别是什么呢?
不同点:
递归是函数体中调用自己,如果不加以控制,将无休止的调用自己,直到堆栈溢出。
循环是反复执行某一段区域内的代码,如果不加以控制,就会形成死循环。

相同点:
不管是递归还是循环,都要设定一定的条件,以结束递归或循环。

 

基线条件和递归条件

编写递归函数时,必须告诉它何时停止递归。正因为如此,每个递归函数都有其两部分:基线部分和递归条件。
递归条件指的是函数调用自己,而基线条件则指的的函数不再调用自己,从而避免形成无线循环。

代码示例如下:

package cn.recursive.example;

public class RecursiveExample {
    
    
      /**
       * 一个递归方法
       * @param x
       * @return
       */
       public static int f(int x) {
           
           if (x == 0) {
               
               return 0;
           }
           
           return 2 * f(x - 1) + x * x;
       }
       
       
      

      
       public static void main(String[] args) {
           
    
         //调用该方法,当x=2时,输出为6
        System.out.println(RecursiveExample.f(2));
          
    
       }
}

代码中的return 0相当于基线条件,而return 2 f(x-1)+x x相当于递归条件。

栈是一种数据结构,我们时常用它,而我们自己却不知道。

 

使用栈虽然很方便,但是也是要付出代价:
存储详尽的信息可能占用大量的内存。每个函数调用都要占用一定的内存,如果栈很高,就意味着计算机存储了大量函数调用的信息。在这种情况,通常有如下两种选择:
(1)重新编写代码,转而使用循环;
(2)使用尾递归。这是一个高级递归主题。另外并非所有的语言都支持尾递归;

我的感触:
其实算法图解之递归这一章对我的最大感触就是使用大量的伪代码和生动的图像,使我觉得代码的确是一个生动有活力的家伙。另外我觉得伪代码对于理清代码思路有很大帮助,特别是要写某个功能的时候,这时可以写写伪代码梳理一下逻辑,然后开始动手验证伪代码的逻辑是否正确。

转载于:https://www.cnblogs.com/youcong/p/10925334.html

<think>好的,我现在需要处理用户关于递归最小二乘法(RLS)算法流程图图解的查询。首先,用户希望查找相关的资料,特别是来自教育网站(.edu.cn)、GitHub或者PDF文件类型的资源。不过根据提供的引用内容,用户可能没有直接访问这些资源,但引用了三篇相关的中文资料,其中两篇提到了Matlab实现,另一篇是关于参数辨识的。 首先,我需要确认用户的需求:他们需要RLS算法流程图图解说明。由于提供的引用中没有直接包含图表,可能需要根据现有的文字描述来构建流程图或解释其步骤,并指导用户如何查找所需资源。 接下来,我需要确保回答符合系统级指令,包括正确使用LaTeX格式,生成相关问题,以及引用格式。同时,回答需要用中文,结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 现在,分析现有的引用内容: 引用[1]提到了线性回归与递归最小二乘算法,可能涉及基本概念。引用[2]和[3]都讨论了RLS的Matlab实现,特别是动态系统参数估计,其中引用[3]详细介绍了RLS的原理和应用,可能包含算法步骤的描述。虽然没有直接的流程图,但步骤描述可以用来构建流程图的文字版。 因此,我的回答应该包括: 1. 解释RLS算法的基本原理和步骤,使用LaTeX公式。 2. 根据步骤描述,构建一个文字版的流程图或分步说明。 3. 指导用户如何搜索流程图图解,例如使用特定的搜索关键词和站点限制。 4. 生成相关问题,如RLS的优缺点、实现步骤、与其他算法的比较等。 5. 正确添加引用标识到引用的内容末尾。 需要注意的是,用户提到的资源站点(edu.cn, github.com, pdf)可能需要建议他们使用特定的搜索策略,例如在Google中使用site:edu.cn filetype:pdf等搜索指令。但由于用户可能无法直接访问这些资源,回答中应提供建议的搜索方法,并基于现有引用内容进行解释。 另外,确保LaTeX语法正确,例如数学公式用$...$或$$...$$包裹,变量和方程正确表示。例如,RLS的更新方程需要用LaTeX呈现,如增益向量、协方差矩阵的更新等。 最后,生成的相关问题需要与RLS算法相关,可能涉及应用场景、参数调整、与其他方法(如LMS)的比较,以及实现中的注意事项等。</think>关于递归最小二乘法(RLS)的流程图图解说明,以下是基于公开资料的整理与分析: --- ### **RLS算法核心步骤与公式** 1. **初始化** 设置初始参数估计值 $\hat{\theta}(0)$ 和协方差矩阵 $P(0) = \delta I$($\delta$ 为较大正数)[^3]。 2. **递归更新** 对于每个时间步 $k$: - **增益向量计算** $$K(k) = \frac{P(k-1)\phi(k)}{\lambda + \phi^T(k)P(k-1)\phi(k)}$$ 其中 $\phi(k)$ 为输入向量,$\lambda$ 为遗忘因子($0 < \lambda \leq 1$)。 - **参数更新** $$\hat{\theta}(k) = \hat{\theta}(k-1) + K(k)\left[y(k) - \phi^T(k)\hat{\theta}(k-1)\right]$$ 通过误差修正参数估计值。 - **协方差矩阵更新** $$P(k) = \frac{1}{\lambda}\left[P(k-1) - K(k)\phi^T(k)P(k-1)\right]$$ 3. **终止条件** 当参数估计误差小于设定阈值或数据遍历完成时停止迭代。 --- ### **流程图文字描述** 由于未直接获取到标准流程图,以下为逻辑流程的文字概括: ``` 开始 │ 初始化θ(0), P(0) │ 接收新数据点{y(k), φ(k)} │ 计算增益K(k) → 更新参数θ(k) → 更新协方差P(k) │ 检查终止条件 → 若满足则结束,否则返回接收新数据 ``` --- ### **搜索建议** 若需具体流程图图解,可通过以下方式查找: 1. **学术站点搜索** 使用关键词 `"递归最小二乘法" filetype:pdf site:edu.cn` 或 `"RLS algorithm flowchart" site:github.com`。 2. **参考书籍** 推荐《自适应滤波器原理》或《系统辨识理论及应用》,通常包含RLS的图示。 3. **Matlab文档** 引用[2][^2]和[3]提到的Matlab实现代码可能附带注释或文档说明流程。 --- ### **RLS特点与应用** - **优点**:实时更新、收敛速度快,适用于动态系统参数辨识。 - **缺点**:计算复杂度高于LMS算法,需维护协方差矩阵。 - **应用场景**:信号滤波、自适应控制、通信信道均衡等。 ---
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