递推求解new
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7.递推讲解七、递推所谓递推,是指从已知的初始条件出发,依据某种递推关系,逐次推出所要求的各中间结果及最后结果。
其中初始条件或是问题本⾝已经给定,或是通过对问题的分析与化简后确定。
可⽤递推算法求解的题⽬⼀般有以下⼆个特点:(1)问题可以划分成多个状态;(2)除初始状态外,其它各个状态都可以⽤固定的递推关系式来表⽰。
在我们实际解题中,题⽬不会直接给出递推关系式,⽽是需要通过分析各种状态,找出递推关系式。
⼀、采⽤具体化、特殊化的⽅法寻找规律例、平⾯上n条直线,任两条不平⾏,任三条不共点,问这n条直线把这平⾯划分为多少个部分?设这n条直线把这平⾯划分成Fn个部分。
先⽤具体化特殊化的⽅法寻找规律,如图所⽰,易知的前⼏项分别为F1=2,F2=4,F3=7,F4=11……这些数字之间的规律性不很明显,较难⽤不完全归纳法猜出Fn的⼀般表达式。
但我们可以分析前后项之间的递推关系,因为这些图形中,后⼀个都是由前⼀个添加⼀条直线⽽得到的,添加⼀条直线便增加若⼲个区域。
设原来的符合题意的n-1条直线把这平⾯分成个区域,再增加⼀条直线l,就变成n条直线,按题设条件,这l必须与原有的n-1条直线各有⼀个交点, 且这n-1个交点及原有的交点互不重合。
这n-1个交点把l划分成n个区间,每个区间把所在的原来区域⼀分为⼆,所以就相应⽐原来另增了n个区域,即:F n =Fn-1+_______(n=2,3……)这样,我们就找到了⼀个从F n-1到F n的的递推式,再加上已知的初始值F1=2,就可以通过n-1步可重复的简单运算推导出F n的值。
var a,i,n:longint;beginread(n);a:=2;for i:=2 to n doa:=a+i;writeln(a);end.例、平⾯上有8个圆,最多能把平⾯分成⼏部分?Fn=Fn-1+2× (n-1)例、如图1,是棱长为a的⼩正⽅体,图2,图3由这样的⼩正⽅体摆放⽽成。
Newton插值的C++实现Newton(⽜顿)插值法具有递推性,这决定其性能要好于Lagrange(拉格朗⽇)插值法。
其重点在于差商(Divided Difference)表的求解。
步骤1. 求解差商表,这⾥采⽤⾮递归法(看着挺复杂挺乱,这⾥就要⾃⼰动笔推⼀推了,闲了补上其思路),这样,其返回的数组(指针)就是差商表了,/** 根据插值节点及其函数值获得差商表* 根据公式⾮递归地求解差商表* x: 插值节点数组* y: 插值节点处的函数值数组* lenX: 插值节点的个数* return: double类型数组*/double * getDividedDifferenceTable(double x[], double y[], int lenX) {double *result = new double[lenX*(lenX - 1) / 2];for (int i = 0; i < lenX - 1; i++) {result[i] = (y[i + 1] - y[i]) / (x[i + 1] - x[i]);}int step = lenX - 1; // 增加步长int yindex = lenX - 1; // 分⼦的基准值,线性减速递增int xgap = 2; // 分母的间距,每次+1int xstep = 2;while (step >= 1) {for (int i = 0; i < step - 1; i++) {result[yindex + i] = (result[yindex - step + i + 1] - result[yindex - step + i]) / (x[xstep + i] - x[xstep + i - xgap]);}yindex += (step - 1);xstep++;step--;xgap++;}return result;}步骤 2. 取得差商表每⼀列的第⼀个作为基函数的系数/*** 从差商表中获取⼀定阶数的某个差商* dd: 差商表* len: 差商表的长度* rank: 所取差商的阶数* index: rank阶差商的第index个差商* return: 返回double类型所求差商*/double getDividedDifference(double dd[], int len, int rank, int index) {// 根据差商表的长度求解差商的最⾼阶数// 由于差商表是三⾓形的,因此有规律可循,解⽅程即可int rankNum = (int)(0.5 + sqrt(2 * len + 0.25) - 1);printf("%d 阶差商 \n", rank);int pos = 0;int r = 1;// 根据n+(n+1)+...+(n-rank)求得rank阶差商在差商表数组中的索引while (rank > 1){// printf("geting dd's index, waiting...\n");pos += rankNum;rank--;rankNum--;}pos += index; // 然后加上偏移量,意为rank阶差商的第index个差商return dd[pos];}步骤3. Newton 插值主流程/** Newton Interpolating ⽜顿插值主要代码* x: 插值节点数组* y: 插值节点处的函数值数组* lenX: 插值节点个数(数组x的长度)* newX: 待求节点的数组* lennx: 待求节点的个数(数组lenX的长度)*/double *newtonInterpolation(double x[], double y[], int lenX, double newX[], int lennx) {// 计算差商表double *dividedDifferences = getDividedDifferenceTable(x, y, lenX);//double *result = new double[lennx];// 求差商表长度int ddlength = 0;for (int i = 1; i < lenX; i++){ddlength += i;}// 打印差商表信息printf("=======================差商表的信息=======================\n");printf("差商个数有:%d, 待插值节点个数:%d\n =======================差商表=======================", ddlength, lennx); int ifnextrow = 0; // 控制打印换⾏for (int i = 0; i < ddlength; i++) {if (ifnextrow == (i)*(i + 1) / 2)printf("\n");printf("%lf, ", dividedDifferences[i]);ifnextrow++;}printf("\n");// 计算Newton Interpolating 插值double ddi = 0;double coef = 1;for (int i = 0; i < lennx; i += 2) {coef = (double)1;result[i] = y[i];printf("=============打印计算过程=============\n");for (int j = 1; j < lenX -1; j++) {coef *= (newX[i] - x[j - 1]);ddi = getDividedDifference(dividedDifferences, ddlength, j, 0);printf("取得差商: %lf\n", ddi);result[i] = result[i] + coef * ddi;printf("计算result[%d] + %lf * %lf", i, coef, ddi);printf("获得结果result %d: %lf\n", i, result[i]);}printf("result[%d] = %lf\n", i, result[i]);// =======================选做题:求误差==========================printf("求解截断误差所需差商:%lf\n", getDividedDifference(dividedDifferences, ddlength, lenX-1, 0));// printf("求解截断误差所需多项式:%lf\n", coef);printf("求解截断误差所需多项式的最后⼀项:%lf - %lf\n", newX[i] , x[lenX - 2]);result[i + 1] = getDividedDifference(dividedDifferences, ddlength, lenX - 1, 0)*coef*(newX[i] - x[lenX - 2]);// ===============================================================}if (dividedDifferences) {delete[] dividedDifferences;}return result;}步骤4. 主函数⽰例int main(){std::cout << "Hello World!\n";printf("Newton插值!\n");double x[] = {0.40, 0.55, 0.65, 0.80, 0.90, 1.05};//double x[] = { 1.5, 1.6, 1.7 };int lenX = sizeof(x) / sizeof(x[0]);double y[] = {0.41075, 0.57815, 0.69675, 0.88811, 1.02652, 1.25382};//double y[] = { 0.99749, 0.99957, 0.99166 };double newx[] = {0.596};//double newx[] = { 1.609 };// 计算⽜顿插值结果和截断误差double *result = newtonInterpolation(x, y, lenX, newx, 1);printf("=====================最终结果=====================\n");printf("求得sin(1.609)的近似值为:%lf\n", *result);printf("截断误差:%.10lf\n", *(result + 1));if (result) {delete[] result;}return0;}。
“约瑟夫”问题及若⼲变种“约瑟夫”问题及若⼲变种例1、约瑟夫问题(Josephus)[问题描述]M只猴⼦要选⼤王,选举办法如下:所有猴⼦按1…M编号围坐⼀圈,从第1号开始按顺序1,2,…,N报数,凡报到N的猴⼦退出到圈外,再从下⼀个猴⼦开始继续1~ N报数,如此循环,直到圈内只剩下⼀只猴⼦时,这只猴⼦就是⼤王。
M和N由键盘输⼊,1≤N,M≤10000,打印出最后剩下的那只猴⼦的编号。
例如,输⼊8 3,输出:7。
[问题分析1]这个例题是由古罗马著名史学家Josephus提出的问题演变⽽来的,所以通常称为Josephus(约瑟夫)问题。
在确定程序设计⽅法之前⾸先来考虑如何组织数据,由于要记录m只猴⼦的状态,可利⽤含m个元素的数组monkey来实现。
利⽤元素下标代表猴⼦的编号,元素的值表⽰猴⼦的状态,⽤monkey[k]=1表⽰第k只猴⼦仍在圈中,monkey[k]=0则表⽰第k只猴⼦已经出圈。
程序采⽤模拟选举过程的⽅法,设变量count表⽰计数器,开始报数前将count置为0,设变量current表⽰当前报数的猴⼦编号,初始时也置为0,设变量out记录出圈猴⼦数,初始时也置为0。
每次报数都把monkey[current]的值加到count上,这样做的好处是直接避开了已出圈的猴⼦(因为它们对应的monkey[current]值为0),当count=n时,就对当前报数的猴⼦作出圈处理,即:monkey[current]:=0,count:=0,out:=out+1。
然后继续往下报数,直到圈中只剩⼀只猴⼦为⽌(即out=m-1)。
参考程序如下:program josephus1a {模拟法,⽤数组下标表⽰猴⼦的编号}const maxm=10000;var m,n,count,current,out,i:integer;monkey:array [1..maxm] of integer;beginwrite('Input m,n:');readln(m,n);for i:=1 to m do monkey[i]:=1;out:=0; count:=0; current:=0;while out<m-1 dobeginwhile count<n dobeginif current<m then current:=current+1 else current:=1;count:=count+monkey[current];end;monkey[current]:=0; out:=out+1; count:=0end;for i:=1 to m doif monkey[i]=1 then writeln('The monkey king is no.',i);readlnend.[运⾏结果]下划线表⽰输⼊Input m,n:8 3The monkey king is no.7 {时间:0秒}Input m,n:10000 1987The monkey king is no.8544 {时间:3秒}[反思] 时间复杂度很⼤O(M*N),对于极限数据会超时。
【转】彻底弄懂最短路径问题(图论)P.S.根据个⼈需要,我删改了不少问题引⼊问题:从某顶点出发,沿图的边到达另⼀顶点所经过的路径中,各边上权值之和最⼩的⼀条路径——最短路径。
解决最短路的问题有以下算法,Dijkstra算法,Bellman-Ford算法,Floyd算法和SPFA算法,另外还有著名的启发式搜索算法A*,不过A*准备单独出⼀篇,其中Floyd算法可以求解任意两点间的最短路径的长度。
笔者认为任意⼀个最短路算法都是基于这样⼀个事实:从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能,1是直接从A到B,2是从A经过若⼲个节点到B。
⼀.Dijkstra算法该算法在《数据结构》课本⾥是以贪⼼的形式讲解的,不过在《运筹学》教材⾥被编排在动态规划章节,建议读者两篇都看看。
(1) 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法按路径长度递增次序产⽣最短路径。
先把V分成两组:S:已求出最短路径的顶点的集合V-S=T:尚未确定最短路径的顶点集合将T中顶点按最短路径递增的次序加⼊到S中,依据:可以证明V0到T中顶点Vk的最短路径,或是从V0到Vk的直接路径的权值或是从V0经S中顶点到Vk的路径权值之和(反证法可证)。
(2) 求最短路径步骤1. 初使时令 S={V0},T={其余顶点},T中顶点对应的距离值,若存在<V0,Vi>,为<V0,Vi>弧上的权值(和SPFA初始化⽅式不同),若不存在<V0,Vi>,为Inf。
2. 从T中选取⼀个其距离值为最⼩的顶点W(贪⼼体现在此处),加⼊S(注意不是直接从S集合中选取,理解这个对于理解vis数组的作⽤⾄关重要),对T中顶点的距离值进⾏修改:若加进W作中间顶点,从V0到Vi的距离值⽐不加W的路径要短,则修改此距离值(上⾯两个并列for循环,使⽤最⼩点更新)。
3. 重复上述步骤,直到S中包含所有顶点,即S=V为⽌(说明最外层是除起点外的遍历)。
构造新数列,探求递推数列的通项公式数列是高中数学内容的重要组成部分,求数列的通项公式是学习数列的重要内容之一,而数列的递推公式是认识数列的一种重要形式,是给出数列的一种重要方法。
递推数列的通项问题具有很强的逻辑性,是考查逻辑推理和化归能力的好素材,既可考查等价转化与化归这一数学思想,又能反映考生对等差与等比数列理解的深度,具有一定的技巧性。
因此,递推数列通项公式的求解,多年来一直是全国高考和高中数学联赛的热点之一,在全国及各省市的高考命题中均以较大分值出现。
而递推数列题型的多样性,求递推数列通项公式方法的灵活性,对学生观察、分析、推理能力都有较高的要求。
在近几年的高考中,各地高考数学试题中“递推数列”都有考题,常以大题出现。
本文就对以下类型递推数列求通项问题作一些探讨。
递推数列定义:一般地,若数列{an}的连续若干项之间满足递推关系an=f(an-1,an-2,…,an-k),由这个递推关系及k个初始值确定的数列叫做递推数列.一、形如an+1=pan+c类型,其中p,c为常数且不为0,求数列{an}的通项公式这一类型的递推数列求其通项公式,首先要对p作分类讨论。
1.如果p=1,则递推等式变形为an+1-an=c,这时数列{an}是以a1为首项,常数c公差的等差数列,可以按等差数列求其通项公式求得an.2.如果p=-1,则递推等式变形为an+1+an=c,这时数列{an}是一个等和数列,有a1=a3=a5=a7=…=a2n-1,且a2=a4=a6=a8=…=a2n.3.如果p≠±1,则递推等式变形为an+1+a=p.(an+a),其中pa-a=c,解得a=,所以有an+1+=p·(an+).若a1+=0,则{an}是常数列即an=-;若a1+≠0时,这时数列{an+}是以a1+为首项,p为公比的等比数列,所以有an+=(a1+).pn-1,即an=(a1+).pn-1-.例如数列{an}有递推关系式an+1=2an+3,且a1=2,求数列{an}的通项公式。
带遗忘因子的递推最小二乘法引言在统计学和机器学习中,最小二乘法是一种常用的优化方法,用于拟合数据点与理论模型之间的差异。
它通过最小化残差平方和来寻找最佳拟合曲线或平面。
然而,在某些情况下,我们可能希望在拟合过程中考虑时间因素,即对于过去数据点的权重进行衰减。
这就引入了带遗忘因子的递推最小二乘法。
遗忘因子遗忘因子是指在时间序列中,随着时间推移,对较早期数据点的权重进行衰减的程度。
它可以看作是一个衰减参数,控制着过去数据点对拟合结果的影响力。
常见的遗忘因子取值范围为0到1之间,其中0表示完全遗忘过去数据点,1表示完全保留过去数据点。
递推最小二乘法递推最小二乘法是一种利用历史观测值来预测未来观测值的方法。
它通过将当前观测值与先前预测值之间的误差进行修正,并根据遗忘因子对历史观测值的权重进行衰减,来逐步更新预测结果。
递推最小二乘法可以用于时间序列预测、信号处理、滤波等领域。
带遗忘因子的递推最小二乘法算法带遗忘因子的递推最小二乘法算法可以分为以下步骤:1.初始化参数:设置初始权重矩阵和观测值向量。
2.根据当前观测值和先前预测值计算残差。
3.根据残差和遗忘因子,更新权重矩阵。
4.根据更新后的权重矩阵,计算新的预测结果。
5.重复步骤2-4,直到达到停止条件(如误差收敛或达到最大迭代次数)。
下面是带遗忘因子的递推最小二乘法算法的伪代码:Initialize:Set initial weight matrix WSet observation vector ySet forgetting fa ctor λRepeat until convergence or maximum iterations reached:Calculate the residual e = y - XWUpdate the weight matrix W = (λX^T*X)^(-1)*X^T*yCalculate the new prediction vector y_hat = XW其中,X是设计矩阵,包含了观测变量的历史数据。
递推数列求通项的几种常见方法一般地,若数列{a n}的连续若干项之间满足递推关系a n= f( a n-1,a n-2,…,a n-k)由这个递推关系及k个初始值确定的数列,叫做递推数列。
递推数列的重点、难点问题是求通项。
求递推数列通项的方法较多、也比较灵活,基本方法如:迭加法;迭乘法;转化为等差、等比数列求通项法;归纳——猜想——证明法等,其中主要的思路是通过转化为等差数列或等比数列来解决问题。
一、型如a n+1=a n+f(n)可用迭加法求通项例1 已知数列{a n}满足a1=1,a n+1=a n+2n,求通项a n。
解:由递推公式得 a n-a n-1=2(n-1)a n-1-a n-2=2(n-2)……a3-a2=2·2a2-a1=2·1以上(n-1)个等式相加得a n-a1=2[(n-1)+(n-2)+ …+2+1]=2· =n(n-1)又a1=1 ∴a n=1+n(n-1)=n2-n+1注:一般地,f(n)可分解成等差数列、等比数列求和(或常用的数列和公式,如12+22+32+…+ n2= 等)。
二、型如a n+1=f(n)a n(f(n)不是常数)可用迭乘法求通项例2 已知数列{a n}中,a1= ,S n=n2a n,求通项a n。
解:当n≥2时 a n=S n- S n-1=n2a n- (n-1)2a n-1∴……以上(n-1)个等式相乘得a n= (n≥2)∵ a1= 适合上式∴a n= 。
注:一般地,数列a n+1=f(n)a n,f(n)是分式的形式,且是n的关系式。
三、型如a n+1=pa n+f(n) (p为常数且p≠0, p≠1)可用转化为等比数列等(1) f(n)= q (q为常数),可转化为a n+1+k=p(a n+k),得{ a n+k }是以a1+k为首项,p为公比的等比数列。
例3 已知数列{a n}中,a1=1,a n+1=3a n+2,求通项a n。
迭代与递推1)迭代法也称“辗转法”,是一种不断用变量的旧值递推出新值的解决问题的方法。
迭代算法一般用于数值计算。
迭代法应该是我们早已熟悉的算法策略,程序设计语言课程中所学的累加、累乘都是迭代算法策略的基础应用。
例如:斐波那契数列例子:兔子繁殖问题一对兔子从出生后第三个月开始,每月生一对小兔子。
小兔子到第三个月又开始生下一代小兔子。
假若兔子只生不死,一月份抱来一对刚出生的小兔子,问一年中每个月各有多少只兔子。
•问题分析因为一对兔子从出生后第三个月开始每月生产一对小兔子,则每月新下生的小兔子的对儿数显然由前两个月的小兔子的对儿数决定。
则繁殖过程如下:一月二月三月四月五月六月……1 1 1+1=2 2+1=3 3+2=5 5+3=8 ……•数学建模(斐波那契数列)y1=y2=1,yn=yn-1+yn-2,n=3,4,5,……2)倒推法的概念•倒推法:是对某些特殊问题所采用的违反通常习惯的,从后向前推解问题的方法。
例如,在不知前提条件的情况下,由结果倒过来推解它的前提条件,从而求解问题。
又如,由于存储的要求,而必须从后向前进行推算。
另外,在对一些问题进行分析或建立数学模型时,从前向后分析问题感到比较棘手,而采用倒推法,则问题容易理解和解决。
例子:穿越沙漠问题用一辆吉普车穿越1000公里的沙漠。
吉普车的总装油量为500加仑,耗油率为1加仑/公里。
由于沙漠中没有油库,必须先用这辆车在沙漠中建立临时油库。
该吉普车以最少的耗油量穿越沙漠,应在什么地方建油库,以及各处的贮油量。
•问题分析贮油点问题要求要以最少的耗油量穿越沙漠,即到达终点时,沙漠中的各临时油库和车的装油量均为0。
这样只能从终点开始向前倒着推解贮油点和贮油量。
•数学模型根据耗油量最少目标的分析,下面从后向前分段讨论。
第一段长度为500公里且第一个加油点贮油为500加仑。
第二段中为了贮备油,吉普车在这段的行程必须有往返。
下面讨论怎样走效率高:1)首先不计方向这段应走奇数次(保证最后向前走)。
牛顿迭代法李保洋数学科学学院信息与计算科学学号:060424067指导老师:苏孟龙摘要:牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法,即牛顿迭代法.迭代法是一种不断用变量的旧值递推新值的过程•跟迭代法相对应的是直接法或者称为一次解法,即一次性解决问题•迭代法又分为精确迭代和近似迭代“牛顿迭代法”属于近似迭代法,本文主要讨论的是牛顿迭代法,方法本身的发现和演变和修正过程,避免二阶导数计算的Newton迭代法的一个改进,并与中国古代的算法,即盈不足术,与牛顿迭代算法的比较•关键词:Newton迭代算法;近似求解;收敛阶;数值试验;中国古代数学;九章算术;Duffing方程;非线性方程;收敛速度;渐进性0引言:迭代法也称辗转法,是一种不断用变量的旧值递推新值的过程,跟迭代法相对应的是直接法或者称为一次解法,即一次性解决问题•迭代法又分为精确迭代和近似迭代•“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法•迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法•它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行,在每次执行这组指令(或这些步骤)时,都从变量的原值推出它的一个新值•具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况:(1)如果方程无解,算法求出的近似根序列就不会收敛,迭代过程会变成死循环,因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解,并在程序中对迭代的次数给予限制•(2)方程虽然有解,但迭代公式选择不当,或迭代的初始近似根选择不合理,也会导致迭代失败•所以利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方面的工作:1、确定迭代变量•在可以用迭代算法解决的问题中,至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量2、建立迭代关系式.所谓迭代关系式,指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系).迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键,通常可以使用递推或倒推的方法来完成.3、对迭代过程进行控制,在什么时候结束迭代过程?这是编写迭代程序必须考虑的问题.不能让迭代过程无休止地重复执行下去.迭代过程的控制通常可分为两种情况:一种是所需的迭代次数是个确定的值,可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定.对于前一种情况,可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制;对于后一种情况,需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件.1牛顿迭代法:洛阳师范学院本科毕业论文X 0 牛顿迭代有十分明显的几何意义,如图所示:牛顿 迭代法(Newton method)又称为牛顿-拉夫逊方法(Newto n-Rapfsonmethod),它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方 法.多数方程不存在求根公式,因此求精确根非常困难甚至不可能,从而寻找方程的近似根就显得特别重要•方法使用函数f x 的泰勒级数的前面几项来寻找方程f x =0的根•牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一,其最大优点是在方程f x =0的单根附近具有平方收敛性,而且该法还可以用来求方程的重根、复根. 另外该方法广泛用于计算机编程中:解非线性方程f x ]=0的牛顿(Newton)法是把非线性的方程线性化的一种近似方法•把f x 的x 点附近展开泰勒(Taylor )级' 2 f x = f x 0 f X - X 0 f x 0 ]亠 ix - X 0取其线性部分作为非线性方程f x =0的近似方程,则有:f X 。
递推(⼆):递推法的应⽤下⾯通过⼀些典型实例及其扩展来讨论递推法的应⽤。
【例2】⾻牌铺⽅格在2×n的⼀个长⽅形⽅格中,⽤⼀种2×1的⾻牌铺满⽅格。
输⼊n(n<=40),输出铺放⽅案的总数。
例如n=3时,为2×3⽅格,⾻牌的铺放⽅案有三种,如下图1所⽰。
图1 2×3⽅格的⾻牌铺放⽅案(1)编程思路。
设f[i]为铺满2*n⽅格的⽅案数,则有 f[i]=f[i-1]+f[i-2]。
其中,f[i-1]为铺满2*(n-1)⽅格的⽅案数(既然前⾯的2*(n-1)的⽅格已经铺满,那么最后⼀个只能是竖着放)。
f[i-2]为铺满2*(n-2)⽅格的⽅案数(如果前⾯的2*(n-2)的⽅格已经铺满,那么最后的只能是横着放两块,否则会重复)。
初始情况为:f[1]=1,f[2]=2。
(2)源程序。
#include <iostream>using namespace std;int main(){int i,n,f[41];cin>>n;f[1]=1;f[2]=2;for(i=3;i<=n;i++)f[i]=f[i-1]+f[i-2]; // 按递推关系实施递推cout<<f[n]<<endl;return 0;}(3)问题扩展。
有⼀个⼤⼩是2×n的长⽅形⽅格,现⽤2种规格的⾻牌铺满,⾻牌规格分别是 2×1和2×2。
输⼊n(n<=30),输出铺放⽅案的总数。
(4)扩展问题编程思路。
铺⽅格的⾻牌规格多了⼀种,递推公式做相应变化。
设f[i]为铺满2*n⽅格的⽅案数,则有 f[i]=f[i-1]+2*f[i-2]。
其中,f[i-1]为铺满2*(n-1)⽅格的⽅案数(既然前⾯的2*(n-1)的⽅格已经铺满,那么最后⼀个只能是竖着放)。
f[i-2]为铺满2*(n-2)⽅格的⽅案数(如果前⾯的2*(n-2)的⽅格已经铺满,那么最后的2*2⽅格或者横着放两块2*1的⾻牌,或者放1块2*2的⾻牌)。
递推算法递推法是一种重要的数学方法,它在数学的各个领域中都有着广泛的应用。
同时,它也是计算机用于数值计算中的一种重要算法。
1.认识递推常常遇到这样的问题:在一个序列中,下一项的值对其前一项有着某种依赖关系,求某项的值要从第一项起经过逐次推算而得到。
例如:数列0,3,6,9,12,15,…该数列的后一项的值是前一项的值加3,欲求第十项,必须先用第一项的值加3,求出第二项,然后求出第三项,第四项,第五项,…,直到第十项,当然必须事先给定第一项的值(称为边界条件或初始条件)。
可以看出,第n项的值等于第n-1项的值加3。
即:a n=a n-1+3, (n>1) (递推公式)a1=0, (n=1) (边界条件)这种在规定的初始条件下,找出后项对前项的依敕关系的操作,称为递推。
表示某项和它前面若干项的关系式就叫作递推公式。
在实际问题中类似的很多,处理这类问题的理想方法是用归纳法求出通项公式。
上例中的通项公式为a n=(n-1)*3 (n>=1)。
但是在许多情况下,要得到数列的通项公式是比较困难的,而通过已知条件归纳出一个递推关系则相对容易。
这时我们可以采用递推技术,避开求通项公式的麻烦,把一个复杂问题的求解,分解成为若干步重复的简单运算,由边界条件出发进行递推,最后得到最终结果,充分发挥出计算机擅长于重复处理的特长。
例1.有一组数规律如下:0,5,5,10,15,25,40,…,x n ,…。
求出该数列第n 项数值。
分析:设f(n)表示数列中第n项的数值,则f(1)=0 ,f(2)=5 是初始条件,f(n)=f(n-2)+f(n-1)(n≥3)是递推公式。
在语言实现上,我们取j、k、p三个变量,分别表示前二项、前一项与当前项,j、k分别取初值为0与5。
第一次通过递推公式p=j+k得到第三项,并进行移位,即j取k值、k取p值,为下次递推作准备;……;如此反复,经过n-2次的递推,p就是第n项的值。
python 递推公式Python递推公式是指通过前一项或前几项推导出后一项的数列公式。
递推公式在计算机程序设计中被广泛应用,可以用来解决很多数学问题。
在Python中,递推公式可以通过循环语句实现。
通常情况下,我们需要定义一个初始项和一个递推公式来求解数列的任意一项。
例如,斐波那契数列可以通过以下递推公式来求解:F(n) = F(n-1) + F(n-2)其中,F(n)表示第n项斐波那契数列的值,F(n-1)表示第n-1项的值,F(n-2)表示第n-2项的值。
在Python中,我们可以通过以下代码来实现斐波那契数列的求解:```def fibonacci(n):if n <= 0:return 0elif n == 1:return 1else:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)```以上代码使用了递归函数来求解斐波那契数列,虽然可行,但是在计算较大的数列时,会出现效率低下的情况。
为了提高计算效率,我们可以使用循环语句来实现递推公式。
例如,以下代码使用循环语句来实现斐波那契数列的求解:```def fibonacci(n):if n <= 0:return 0elif n == 1:return 1else:a, b = 0, 1for i in range(2, n+1):c = a + ba = bb = creturn b```以上代码使用了循环语句来计算斐波那契数列的值,效率比递归函数更高。
通过这种方法,我们可以利用递推公式快速求解各种数列的值,大大提高了计算效率。
网络构造法解递推数列【基础理论】递推数列是数字推理部分必考的题型之一,所谓递推数列指,(1)数列从某一项开始的每一项都是由其前面的项经过一定的运算法则得到的;(2)数列做差、做商后得到的数列与原数列相关;(3)数列中每一项由数字内部拆分(因数分解或多位数的位数拆分)得出规律。
在做此类题目时,应首先“看趋势”,初步判断递推的形式,再做合理的尝试。
从近几年其他省份仍然考数字推理的省份,递推数列的基本占到数字推理题目的一半,而常用的解题方法就是网络构造法。
此方法即简单又实用。
【精选例题】例1:5,3,4,1,9,( )A.24B.11C.37D.64[答案]D【解析】数列特征不明显,尝试做差寻找规律。
交叉网线的关系:平方平方平方平方如图所示,原数列通项公式为:,因此,选D。
例2:7,15,29,59,117,( )A.227B.235C. 241D.243[答案]B【解析一】数列特征明显单调且倍数关系不明显,优先做差。
交叉网线的关系:2倍 2倍 2倍 2倍如图所示,原数列通项公式为:,因此,选B。
【解析二】观察原数列,具有以下关系:7 2+1=15,15 2-1=29,29 2+1=59,59 2-1=117,117 2+1=235。
因此,选B。
【速算必备】如果用“网络构造法”解题,在与前项相对应的时候,前两项关系(如例2中“8”)很可能会遇到轮空的现象,做题时可以直接将此项忽略即可。
例3:22,36,40,56,68,( )A.84B. 86C. 90D. 92[答案]C【解析】数列特征明显单调且倍数关系不明显,优先做差,结果无规律,尝试做和。
交叉网线的关系: 2倍 2倍 2倍 2倍如图所示,原数列通项公式为:,因此,选C。
例4:22,8,28,40,24,32,( )A.8B.16C.24D.36[答案] B【解析】数列特征不明显,尝试做差后寻找规律。
交叉网线的关系:)2倍 2倍 2倍 2倍 2倍(绝对值)如图所示,原数列通项公式为:,因此,选B。