单链表的递归建立 Student *creatstu(int start , int n) { //建立一个编号从start开始的具有n个元素的单链表 Student *t=new Student; t->num = start; //每个节点编号 if(n==1) { t->next = NULL; return t; } t->next = creatstu(start+1,n-1); return t; }

大学计算机第3讲-程序与递归大学计算机第3讲-程序与递归大学计算机第3讲-程序与递归

用于学习帮助，汉诺塔非递归演算程序代码 使用C语言编写的。供大家学习参考，希望能派上用场。

OC-递归删除控制器-pop返回控制器

Swift-递归删除控制器-pop返回控制器

对于机载单站无源定位中观测向量和系数矩阵均存在噪声的情况，采用经典的最小二乘(LS)算法会导致估计结果有偏，而一般的批处理算法运算量大，不满足定位的实时性要求。为此提出一种递推总体最小二乘定位(RTLS)算法。在建立机载无源测向定位模型的基础上，引入由系数矩阵和观测向量构成的增广矩阵，利用矩阵分解的性质建立了增广自相关逆矩阵和最右奇异向量的递推方程，从而推导出RTLS定位算法。仿真结果表明，RTLS算法的收敛速度和定位精度优于RLS算法和TWDRLS算法，并且实现了TLS算法对目标位置的实时估计，能够定位

递归论导论..................................

使用递归算法画一个二叉树，使用Qt实现。

针对现有基于大数据和深度学习的目标检测框架难以实现在低功耗移动和嵌入式设备上实时进行视频目标检测的问题，改进了基于深度学习的目标检测框架SSD，提出一种改进的多目标检测框架LSTM-SSD，将其专用于交通场景视频多目标检测。将单图像检测框架与递归神经网络-LSTM网络相结合，形成交织循环卷积结构，通过采用一种Bottleneck-LSTM层提炼传播帧间的特征映射实现了网络帧级信息的时序关联，极大降低了网络计算成本；将时间感知信息与改进的动态卡尔曼滤波算法结合起来，实现了对视频中受光照变化、大面积遮挡等强干扰影响目标的追踪识别。实验表明，改进后的LSTM-SSD在应对多目标、杂乱背景、光照变化、模糊、大面积遮挡等检测难度较大的情况时，均能获得较好的效果，相比于其他基于深度学习的目标检测框架，各类目标识别的平均准确率提高了5%~16%，平均准确率均值提高了约4%~10%，多目标检测率提高了4%~19%，检测帧率达到43 fps，基本满足实时性的要求。其实现了算法精度与运行速率的平衡，取得了较好的检测识别效果。

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