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的是直接法(或者稱為一次解法,即解決問題。迭代法又分為精確迭代和近似迭代“二分法”和“迭代法”屬于近似迭代法迭代算法是用計算機(jī)(或一定步驟(或這些步驟)時,都從變量的原值推出它的一個新值 Methodx=Bx+f(x、B、f同為矩陣,任意線性方程組都可以變換成此形式用x(k+1)=Bx(k)+f(括號中為上標(biāo),代表迭代kxk=0)逐步帶入求近似解的方法稱為迭代法(或稱一階定常迭代法。如klimx(k)x*,稱此迭代法收斂x*就是此方程組的解,跟迭代法相對應(yīng)的是直接法(或者稱為一次解法即的快速解決問題,例如通數(shù)方程沒有解析解,參見定理,這時候或以通過迭代法尋求方程(組)的近似最常見的迭代法是法。其他還包括最速下降法、共軛迭代法、變尺度迭代法、最1每月新生一只兔子,新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去,問到第12個月分析:這是一個典型的遞推問題。我們不妨假設(shè)第1個月時兔子的只數(shù)為u12u23u3,……根據(jù)題意,“這種兔u11u2u1u112u3u2u214,……un=u(n-1)×2(n≥對應(yīng)un和u(n-1,定義兩個迭代變量y和x,可將上面的遞推轉(zhuǎn)換成如讓計算機(jī)對這個迭代關(guān)系重復(fù)執(zhí)行11次,就可以算出第12fori=2tonextiprinty例2:阿米巴用簡單的方式繁殖,它每一次要用3分鐘。將若干個阿米放在一個盛滿營養(yǎng)參液的容器內(nèi),45分鐘后容器內(nèi)充滿了阿米巴。已知容器最多可以裝阿米巴220,220個。試問,開始的時候往容器內(nèi)放了多少個阿米巴?請編程序算出。分析:根據(jù)題意,阿米巴每3分鐘一次,那么從開始的時候?qū)⒚装头湃肴萜骼锩?,?5分鐘后充滿容器,需要45/3=15次。而“容器最多可以裝阿米巴2^20個”,即阿米巴15次以后得到的個數(shù)是2^20。題目要求我們計算之前的阿米巴數(shù),不妨使用倒推的方法,從第15次之后的2^20個,倒推出第15次之前(即第14次之后)的個數(shù),再進(jìn)一步倒推出第13次之后、第12次之后、……第1次之前的個數(shù)。設(shè)第1次之前的個數(shù)為x0、第1次之后的個數(shù)為x1、第2次之后的個數(shù)為x2、……第15次之后的個數(shù)為x15,則有x14=x15/2x13=x14/2xn-1=xn/2(n因為第15次之后的個數(shù)x15是已知的,如果定義迭代變量為x,則可以將上x=x/2(x的初值為第15次之后的個數(shù)讓這個迭代重復(fù)執(zhí)行15次,就可以倒推出第1次之前的阿米巴個數(shù)。因為fori=1to15nextiprintxMath.pow(2,20例3:驗證谷角猜想。數(shù)學(xué)家在研究自然數(shù)時發(fā)現(xiàn)了一個奇怪現(xiàn)象:對nn2n3,然后再加1。如此經(jīng)過有限次運(yùn)算后,總可以得到自然數(shù)1。人們把的這一發(fā)現(xiàn)叫要求:編寫一個程序,由鍵盤輸入一個自然數(shù)n,把n經(jīng)過有限次運(yùn)算后,最終變成自然數(shù)1的全過程打印出來。當(dāng)nn=n/2;當(dāng)nn=n*3+1。用QBASIC語言把它描述出來就ifnthenendif迭代變量n最終變成自然數(shù)1,這是我們無法計算出來的。因此,還需進(jìn)一步確定用來n,只要1,就已經(jīng)完成了驗證工作。因此,用來結(jié)束迭代過input"Pleaseinputn=";ndountiln=1ifnmod2=0rem如果n為偶數(shù),則調(diào)用迭代n=n/2print"—print"—";n;endvoidmain(){doublea,x0,x1;printf("Inputscanf("%f",&a;”?{{}}:x=1/2*x0+a/x0利用迭代求出一個x1。此值與真正的a的平方根值相比,誤差很大。⒊利用迭代再求出一個新的x1的值,也就是用新的x0又求出一個新的平方根值x=g(x,然后按以下步驟執(zhí)行:g(x1x0x1C程序的形式表示為:x0=初始近似根;do{x0=g(x1;while(fabs(x0-x1)>Epsilon%f\n”,x0}迭代算法也常用方程組的根,xi=gi(X)(I=0,1,…,n-{fordo{for(i=0;ifor(i=0;iforif(fabs(y-x)>delta)delta=fabs(y-(delta>Epsilonfor(i=0;i%f”,I,xprintf(“\n”}⑵方程雖然有解,但迭代選擇不當(dāng),或迭代的初始近似根選擇不合理,也會導(dǎo)致N的問題,設(shè)法將它分解成N=1時,能直接得解。fib(nfib(n)=fib(n-1)+fib(n-2)(n>1時。intfib(int{if(n==0)return0;if(n==1)return1;if(n>1)returnfib(n-1)+fib(n-}fib(n,把fib(n-1)fib(n-fib(nfib(n-1)fib(n-22fib(0fibn為1和0的情況。fib(n)的結(jié)果。進(jìn)入“簡單問題”層時,原來層次上的參數(shù)和局部變量便被隱蔽起來。在一系列“簡單問由于遞歸引起一系列的函數(shù)調(diào)用,并且可能會有一系列的重復(fù)計算,遞歸算法的執(zhí)行例如上例計算那契數(shù)列的第n項的函數(shù)fib)應(yīng)采用遞推算法,即從那契數(shù)列的n項。問題描述:找出從自然數(shù)1、2、……、nrn=5,r=3的所有組合為:⑴5、4、3⑵5、4、2⑶5、4、1⑷5、3、2⑸5、3、1⑹5、2、⑺4、3、2⑻4、3、1⑼4、2、voidcomb(intm,intk)為找出從自然數(shù)1、2、……、mk個數(shù)的所有組合。當(dāng)組合m-1k-1m個aka[k]中,當(dāng)##defineMAXN100inta[MAXN];voidcomb(intm,int{intfor(i=m;i>=k;i--{a[k]=i;if(k>1){for(j=a[0];j>0;j--)printf(“\n”}}}void{comb(5,3}nn件物品中選取一部分物品的方案于數(shù)組option[],該方案的總價值存于變量maxv。當(dāng)前正在新方案,其物品選擇cop[i-1i件物品;當(dāng)前方案已包含的物品的重量之和為tw;至此,若其余物品都選擇是可能的話,本方案能達(dá)到tvtv是當(dāng)一旦當(dāng)前方案的總價值的期望值也小于前面方案的總價值maxv時,繼續(xù)當(dāng)前方案變成無意義的工作,應(yīng)終止當(dāng)前方案,立即去下一個方案。因為當(dāng)方案的總價值不比maxv大時,該方案不會被再,這同時保證函數(shù)后i⑴考慮物品iii也有可能會找到價值更大的方/*i包含在當(dāng)前方案中的可能性*/if(包含物品i是可以接受的){iiftry(i+1,tw+i的重量,tv);i不包含狀態(tài);}/*i不包含在當(dāng)前方案中的可能性*/if(i僅是可男考慮的)if}物品0123重量532價值443##defineNintoption[N],cop[N];struct{doubleweight;doublevalue;intvoidfind(inti,doubletw,double{int/*i包含在當(dāng)前方案中的可能性*/if(tw+a.weight<=limitW){cop=1;if(i{for(k=0;k}}/*i不包含在當(dāng)前方案中的可能性*/if(tv-a.value>maxV)if(i{for(k=0;k}}void{intk;\n”scanf(“%d”,&n);\n”for(totv=0.0,k=0;k{scanf(“%1f%1f”,&w,&v);}\n”for(k=0;kfind(0,0.0,totV);for(k=0;kif(option[k])printf(“%4d”,k+1printf(“\n總價值為}##defineN100doublelimitW;intcop[N];structele{doubleweight;doublevalue;}intk,n;struct{int;doubletw;doubletv;voidnext(inti,doubletw,double{twv.=1;twvtw=tw;twvtv=tv;}doublefind(structele*a,int{intfor(totv=0.0,k=0;kWhile{f=twv.;tw=twvtw;tv=twvtv;{case1:if(tw+a.weight<=limitW)if(i{next(i+1,tw+a.weight,tv);}{maxv=tv;for(k=0;k}case0:i--;default:if(tv-a.value>maxv)if(i}{max
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