java中递归算法是啥怎么算的？

Posted 2023-04-30

如题

一、递归算法基本思路：

Java递归算法是基于Java语言实现的递归算法。递归算法是一种直接或者间接调用自身函数或者方法的算法。递归算法实质是把问题分解成规模缩小的同类问题的子问题，然后递归调用方法表示问题的解。递归往往能给我们带来非常简洁非常直观的代码形式，从而使我们的编码大大简化，然而递归的思维确实跟我们的常规思维相逆的，通常都是从上而下的思维问题，而递归趋势从下往上的进行思维。

二、递归算法解决问题的特点：

【1】递归就是方法里调用自身。

【2】在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。

【3】递归算法代码显得很简洁，但递归算法解题的运行效率较低。所以不提倡用递归设计程序。

【4】在递归调用的过程中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等，所以一般不提倡用递归算法设计程序。

【5】在做递归算法的时候，一定把握出口，也就是做递归算法必须要有一个明确的递归结束条件。这一点是非常重要的。其实这个出口就是一个条件，当满足了这个条件的时候我们就不再递归了。

三、代码示例：

public class Factorial 

    //this is a recursive function

    int fact(int n)

        if (n==1) return 1;

        return fact(n-1)*n;

    

     

     public class TestFactorial 

 

    public static void main(String[] args) 

        // TODO Auto-generated method stub

        Factorial factorial=new Factorial();

        System.out.println("factorial(5)="+factorial.fact(5));

    

代码执行流程图如下：

此程序中n=5就是程序的出口。

参考技术A

Java递归算法是基于Java语言实现的递归算法。递归算法是一种直接或者间接调用自身函数或者方法的算法。递归算法实质是把问题分解成规模缩小的同类问题的子问题，然后递归调用方法表示问题的解。递归往往能给我们带来非常简洁非常直观的代码形式，从而使我们的编码大大简化，然而递归的思维确实跟我们的常规思维相逆的，通常都是从上而下的思维问题，而递归趋势从下往上的进行思维。

二、递归算法解决问题的特点：

【1】递归就是方法里调用自身。

【2】在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。

【3】递归算法代码显得很简洁，但递归算法解题的运行效率较低。所以不提倡用递归设计程序。

【4】在递归调用的过程中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等，所以一般不提倡用递归算法设计程序。

【5】在做递归算法的时候，一定把握出口，也就是做递归算法必须要有一个明确的递归结束条件。这一点是非常重要的。其实这个出口就是一个条件，当满足了这个条件的时候我们就不再递归了。

三、代码示例：

代码执行流程图如下：

此程序中n=5就是程序的出口。

Java是一种可以撰写跨平台应用程序的面向对象的程序设计语言。Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。

参考技术B 简单点说是在方法中调用自己，直到某一条件退出。 参考技术C public String sss()
if(*******)
sss();

参考技术D 递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用.是指函数/过程/子程序在运行过程递归的作用：递归算法可以解决一些通过递归定义的题目。首先需要明白什么是递归

均值滤波怎么算的

参考技术A 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身）。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。