"C++递归函数ppt课件" 本资源是关于C++递归函数的ppt课件，介绍了递归函数的概念、设计方法步骤、执行过程、递归与迭代、典型案例等内容。下面是对该资源的详细解释： 递归概念 递归函数是指通过函数或过程调用自身，将问题转化为本质相同但规模较小的子问题的方法。如果是直接调用自身，称为直接递归；如果是通过其它函数或过程间接调用自身，则称为间接递归。递归方法是算法和程序设计中的一种重要技术，是许多复杂算法的基础。 递归函数的特点 递归函数有三个特点： * 原始问题可转化为解决方法相同的新问题； * 新问题的规模比原始问题小； * 新问题又可转化为解决方法相同的规模更小的新问题，直至终结条件为止。 典型类型 递归函数有三种典型类型： * 问题定义是递归的，如阶乘的定义：n! = n × (n-1) × (n-2) × ... × 1。 * 数据结构是递归的，如链表的结点结构定义：struct node { int data; struct node *next; }。 * 问题求解过程是递归的，如折半查找算法。 设计方法步骤 设计递归函数需要遵循以下步骤： * 基本思想：将一个复杂问题分解成若干简单且相同的子问题。 * 递归算法所需条件：存在递归结束条件及结束时的值，能用递归形式表示，且递归向终止条件发展。 * 递归模型：递归模型是递归算法的抽象，反映递归问题的递归结构。 * 设计步骤：描述递归关系、确定递归出口、写出递归函数。 执行过程 递归函数的执行过程可以分为两个阶段： * 递归调用：函数调用自身，直至达到终结条件。 * 递归返回：函数返回结果，直至最终结果。 递归与迭代 递归函数和迭代函数是两种不同的程序设计方法。递归函数将问题转化为规模较小的子问题，而迭代函数使用循环来解决问题。 典型案例 本资源提供了两个典型案例： * 案例1：汉诺塔问题，通过递归函数解决汉诺塔问题。 * 案例2：麦粒问题，通过递归函数解决麦粒问题。 本资源提供了关于C++递归函数的详细介绍，包括递归概念、特点、典型类型、设计方法步骤、执行过程、递归与迭代、典型案例等内容，为学习C++递归函数提供了有价值的参考资料。

数据预处理-归一化-数据文件

在C# WinForm开发中，`TreeView`控件是一个常用且功能强大的组件，它用于展示层次结构的数据，比如文件系统、数据库结构或者自定义的对象结构。`TreeView`控件通过节点（TreeNode）来表示数据，每个节点可以有子节点，形成一个树状结构。在本例中，我们将探讨如何使用`TreeView`以及与之相关的递归算法。 1. **TreeView控件基本操作** - **添加节点**：可以通过`TreeView.Nodes.Add()`方法添加顶级节点，然后通过`TreeNode.Nodes.Add()`添加子节点。 - **显示图标**：每个节点可以设置图标，通过`TreeNode.ImageIndex`和`TreeNode.SelectedImageIndex`属性。 - **展开/折叠节点**：使用`TreeNode.Expand()`和`TreeNode.Collapse()`方法。 - **遍历节点**：可以通过`TreeView.Nodes`集合进行遍历，获取所有节点信息。 2. **递归算法与TreeView** - **递归加载数据**：在数据量大或结构复杂时，我们通常使用递归算法加载`TreeView`。例如，从数据库或XML文件中获取层次数据，然后逐级添加到`TreeView`中。递归函数会调用自身，每次处理一个节点并添加其子节点。 - **遍历树结构**：使用递归遍历`TreeView`中的所有节点，可以获取整个树的结构信息。从根节点开始，对每个节点执行操作，然后递归处理其子节点。 3. **递归函数示例** - 以下是一个简单的递归函数，用于将树形数据结构加载到`TreeView`中： ```csharp public void LoadTree(TreeNode node, List data) { foreach (var item in data) { TreeNode newNode = new TreeNode(item.Name); node.Nodes.Add(newNode); if (item.HasChildren) // 检查数据对象是否有子项 LoadTree(newNode, item.Children); // 递归调用，处理子项 } } ``` 这里的`MyDataObject`是表示层次数据的类，包含`Name`和`Children`属性。 4. **事件处理** - **节点点击事件**：`TreeView`控件有`AfterSelect`事件，当用户选择一个节点后触发，可以获取选中节点的信息。 - **节点展开/折叠事件**：`TreeView`提供了`BeforeExpand`和`BeforeCollapse`事件，可以在节点展开或折叠前执行相关操作。 5. **性能优化** - **异步加载**：为提高用户体验，可使用异步方法加载大量数据，防止UI线程阻塞。 - **虚拟化**：对于非常大的树，可以启用虚拟化以节省内存，只在节点可见时加载它们。 6. **自定义节点行为** - **拖放支持**：`TreeView`支持拖放操作，可以通过实现`DragDrop`和`DragEnter`等事件进行自定义。 - **右键菜单**：可以为`TreeView`添加右键菜单，通过`ContextMenuStrip`控件为不同节点提供不同的操作选项。 7. **扩展功能** - **搜索节点**：通过遍历所有节点，根据关键词查找特定节点。 - **保存和加载状态**：可以保存`TreeView`的状态（如展开/折叠状态、选中节点），以便在下次启动时恢复。 总结，`C# WinForm`中的`TreeView`控件是构建层级结构界面的强大工具。结合递归算法，我们可以高效地加载和操作复杂的树形数据。理解并熟练运用这些知识，能帮助开发者创建功能丰富的用户界面。

针对栈式稀疏去噪自编码器（SSDA）在图像去噪上训练难度大、收敛速度慢和普适性差等问题，提出了一种基于栈式修正降噪自编码器的自适应图像去噪模型。采用线性修正单元作为网络激活函数，以缓解梯度弥散现象；借助残差学习和批归一化进行联合训练，加快收敛速度；而为克服新模型对噪声普适性差等问题，需要对其进行多通道并行训练，充分利用网络挖掘出的潜在数据特征集计算出最优通道权重，并通过训练权重权重预测模型预测出各通道最优权重，从而实现自适应图像去噪。实验结果表明：与目前降噪较好的BM3D和SSDA方法相比，所提方法不仅在收敛效果上优于SSDA方法，而且能够自适应处理未参与训练的噪声，使其具有更好的普适性。

我们以色散关系为基础，结合QCD的重归一化组，以Efremov-Radyushkin-Brodsky-Lepage演化方程的形式解来考虑对光子-光子跃迁形状因数的光锥和规则描述， 并表明新出现的方案相当于分数解析扰动理论（FAPT）的某种形式。 为了确保所考虑的物理量具有正确的渐近行为，与标准方法相比，此改进的FAPT版本必须通过特定于过程的边界条件进行补充。 但是，它具有使用重新归一化组求和显着改善QCD扰动理论的低动量方案中的辐射校正的优点。

基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

使用labview实现递归，版本2015 Fibonacci(斐波拉契)数列 f(0) = 1; f(1) = 1; .... n>1: f(n) = f(n-1) + f(n-2)

1. 根据某一文法编制递归下降分析程序，以便对任意输入的符号串进行分析。 2. 本次实验的目的是加深对递归下降分析法的理解。

opengl，L系统递归算法实现分形树,一个不错的例子，可以作为初学者参考使用

这是一个比较先进的光照归一化技术，先将图像分割为大尺度特征和小尺度特征，然后对大尺度特征，也就是图像的光照部分进行预处理，最后合成处理后的标准图像。