Cтраница 1
Рекурсивное решение хорошо подходит для работы со списками, так как списки могут рекурсивно содержать подсписки. Рекурсивными функциями можно с успехом пользоваться при работе с другими динамическими структурами, которые заранее не полностью известны. Рекурсивные процедуры занимают важное место почти во всех программах, связанных с искусственным интеллектом. [1]
Рекурсивное решение проблемы состоит из двух этапов. Первый этап решения заключается в сведении данной проблемы к новой, похожей на исходную, но несколько проще. При решении задачи Ханойской башни этот этап состоял в замене переноса 64 дисков переносом 63 дисков. Подобная замена может производиться повторно до тех пор, пока решение проблемы не станет тривиальным. Задача Ханойской башни будет решена, когда для переноса не останется ни одного диска. [2]
В рекурсивном решении задачи о ранце при каждом выборе предмета мы предполагаем, что можем ( рекурсивно) определить оптимальный способ заполнения остающегося пространства в ранце. Для ранца размера cap, для каждого доступного типа элемента i определяется общая стоимость элементов, которые можно было бы унести, укладывая i-ый элемент в ранец при оптимальной упаковке остальных элементов. В этом решении используется следующий принцип: оптимальные принятые решения в дальнейшем не требуют пересмотра. Как только установлено, как оптимально упаковать ранцы меньших размеров, эти задачи не требуют повторного исследования независимо от следующих элементов. [3]
Ниже приводится простое рекурсивное решение этой задачи. [4]
Программа 5.7 предоставляет рекурсивное решение этой задачи. [5]
Докажите, что рекурсивное решение задачи о ханойских башнях ( программа 5.7) является оптимальным. То есть, покажите, что любое решение требует, по меньшей мере, 2N - 1 перемещений. [6]
Однако в большинстве случаев рекурсивное решение можно заменить на итерационное. [7]
К счастью, существует простое рекурсивное решение этой проблемы, которое основывается на ротации ( rotation) - фундаментальном преобразовании деревьев. По существу, ротация позволяет менять местами роль корня и одного из его дочерних узлов при сохранении порядка ключей в узлах BST-дерева. Основная часть, которая обеспечивает работу ротации, - копирование правой связи левого дочернего узла, чтобы она стала левой связью старого корня. Эта связь указывает на все узлы с ключами между двумя узлами, участвующими в ротации. И наконец, связь со старым корнем должна быть изменена так, чтобы указывать на новый корень. [8]
Они лонускатт тлкжс [ tpccrajc рекурсивные решения ыя ггаикфжк другч1 вклос операций, как было показано в этой fj tftc ни примера операции select remo e н РЙ, к ках будет показано во многих примерах д тее л кштгс. [9]
Аналогично тому, как мы предостерегали в отношении рекурсивного решения задачи вычисления чисел Фибоначчи, не следует использовать эту программу, поскольку для ее выполнения потребуется время, экспоненциально связанное с количеством элементов, и поэтому, возможно, даже небольшой задачи решение получить не удастся. [10]
Идея релаксации была предложена Саузвеллом [38, 39] для ускорения сходимости рекурсивного решения системы линейных уравнений. При сегментации изображений релаксация применяется следующим образом. Сначала элементы изображения классифицируются по вероятностному правилу на светлые и темные на основе их уровней яркости. Затем вероятность отнесения элемента изображения к классам корректируется в соответствии с вероятностями соседних с ним элементов изображения. Процесс корректировки повторяется с тем, чтобы вероятности отнесения к светлым ( соответственно к темным) - стали очень велики для элементов, принадлежащих светлым ( соответственно темным) областям. Замечательной особенностью релаксационных методов является то, что они осуществляют параллельную обработку данных в противоположность лоследовательным методам, рассмотренным нами до сих пор. [11]
Наоборот, если рекурсивное описание невозможно, то невозможно и рекурсивное решение. Повторим, все начинается с описания. [12]
Создайте функцию, решающую задачу о ранце, используя версию рекурсивного решения, описанного в упражнении 5.52, в которой применяется восходящее динамическое программирование. [13]
Рекурсию следует использовать только тогда, когда задача легко поддается рекурсивному решению. Любая задача, которая может быть решена рекурсивно, также может быть решена и без рекурсии. Рекурсия часто упрощает решение, но она никогда не является единственным решением. [14]
В данной главе представлены методы, основанные на линеаризации уравнений вида (2.5) и (2.7) с рекурсивным решением линейных систем уравнений. Полученные линейные системы алгебраических и дифференциальных уравнений в частных производных для каждого шага итерации решаются или операционным методом, или методом среднего квадратического приближения функций в узлах сети. Применение указанных методов зависит от назначения решаемой задачи воспроизведения нестационарных режимов работы ССМТГ. [15]