PHP 재귀 클래식 사례
이 글에서는 재귀의 전형적인 사례를 소개하겠습니다.
1. 재귀함수란 무엇인가요?
함수 본문 내에서 자신을 호출하는 함수를 재귀 호출이라고 합니다. 이런 종류의 함수를 재귀함수라고 합니다.
둘째, PHP 재귀를 이해하기 위한 몇 줄
function recursion($i){ if($i<1){ exit; // 递归出口 } echo $i."<br/>"; recursion($i-1); } recursion(10); // 浏览器将显示从10显示到1
Rendering
#🎜🎜 #
3. 재귀를 통해 지방 및 도시를 나열합니다.
$item = array( array('id'=>1,'pid' => 0, 'name'=>'广东省' ), array('id'=>2,'pid' => 0, 'name'=>'广西省' ), array('id'=>3,'pid' => 1, 'name'=>'深圳市' ), array('id'=>4,'pid' => 3, 'name'=>'宝安区' ), array('id'=>5,'pid' => 1, 'name'=>'广州市' ), ); function recursion($array, $pid = 0){ $arr = array(); foreach ($array as $v) { if ($v['pid'] == $pid) { $temp = array(); $temp = recursion($array, $v['id']); //判断是否存在子数组 if($temp) { $v['son'] = $temp; } $arr[] = $v; } } return $arr; } $array = recursion($item); echo "<pre class="brush:php;toolbar:false">"; print_r($array);
#🎜 🎜# 더 많은 PHP 관련 지식을 보려면
위 내용은 PHP 재귀 클래식 사례의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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C++ 함수의 재귀 깊이에는 제한이 있습니다. 이 제한을 초과하면 스택 오버플로 오류가 발생합니다. 제한 값은 시스템과 컴파일러에 따라 다르지만 일반적으로 1,000에서 10,000 사이입니다. 솔루션에는 다음이 포함됩니다. 1. 테일 재귀 최적화, 2. 테일 호출, 3. 반복 구현.

예, C++ Lambda 표현식은 std::function을 사용하여 재귀를 지원할 수 있습니다. std::function을 사용하여 Lambda 표현식에 대한 참조를 캡처합니다. 캡처된 참조를 사용하면 Lambda 표현식이 자신을 재귀적으로 호출할 수 있습니다.

C++의 기계 학습 알고리즘이 직면하는 일반적인 과제에는 메모리 관리, 멀티스레딩, 성능 최적화 및 유지 관리 가능성이 포함됩니다. 솔루션에는 스마트 포인터, 최신 스레딩 라이브러리, SIMD 지침 및 타사 라이브러리 사용은 물론 코딩 스타일 지침 준수 및 자동화 도구 사용이 포함됩니다. 실제 사례에서는 Eigen 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 알고리즘을 구현하고 메모리를 효과적으로 관리하며 고성능 행렬 연산을 사용하는 방법을 보여줍니다.

재귀 알고리즘은 함수 자체 호출을 통해 구조화된 문제를 해결하지만 간단하고 이해하기 쉽다는 장점이 있지만 효율성이 떨어지고 스택 오버플로가 발생할 수 있다는 단점이 있습니다. 스택 데이터 구조의 장점은 더 효율적이고 스택 오버플로를 방지한다는 것입니다. 단점은 코드가 더 복잡할 수 있다는 것입니다. 재귀적 또는 비재귀적 선택은 문제와 구현의 특정 제약 조건에 따라 달라집니다.

01 전망 요약 현재로서는 탐지 효율성과 탐지 결과 간의 적절한 균형을 이루기가 어렵습니다. 우리는 광학 원격 탐사 이미지에서 표적 감지 네트워크의 효과를 향상시키기 위해 다층 특징 피라미드, 다중 감지 헤드 전략 및 하이브리드 주의 모듈을 사용하여 고해상도 광학 원격 감지 이미지에서 표적 감지를 위한 향상된 YOLOv5 알고리즘을 개발했습니다. SIMD 데이터 세트에 따르면 새로운 알고리즘의 mAP는 YOLOv5보다 2.2%, YOLOX보다 8.48% 우수하여 탐지 결과와 속도 간의 균형이 더 잘 이루어졌습니다. 02 배경 및 동기 원격탐사 기술의 급속한 발전으로 항공기, 자동차, 건물 등 지구 표면의 많은 물체를 묘사하기 위해 고해상도 광학 원격탐사 영상이 활용되고 있다. 원격탐사 이미지 해석에서 물체 감지

재귀 함수는 문자열 처리 문제를 해결하기 위해 자신을 반복적으로 호출하는 기술입니다. 무한 재귀를 방지하기 위해서는 종료 조건이 필요합니다. 재귀는 문자열 반전 및 회문 검사와 같은 작업에 널리 사용됩니다.

재귀는 문제를 해결하기 위해 함수가 자신을 호출할 수 있도록 하는 강력한 기술입니다. C++에서 재귀 함수는 두 가지 핵심 요소, 즉 기본 사례(재귀 중지 시기를 결정함)와 재귀 호출(문제를 여러 단계로 나누는 경우)로 구성됩니다. 더 작은 하위 문제). 기초를 이해하고 계승 계산, 피보나치 수열, 이진 트리 순회 등의 실제 예제를 연습함으로써 재귀적 직관을 구축하고 자신 있게 코드에서 사용할 수 있습니다.

1. 58초상화 플랫폼 구축 배경 먼저, 58초상화 플랫폼 구축 배경에 대해 말씀드리겠습니다. 1. 기존 프로파일링 플랫폼의 전통적인 사고로는 더 이상 충분하지 않습니다. 사용자 프로파일링 플랫폼을 구축하려면 여러 비즈니스 라인의 데이터를 통합하여 정확한 사용자 초상화를 구축하는 데이터 웨어하우스 모델링 기능이 필요합니다. 그리고 알고리즘 측면의 기능을 제공해야 하며, 마지막으로 사용자 프로필 데이터를 효율적으로 저장, 쿼리 및 공유하고 프로필 서비스를 제공할 수 있는 데이터 플랫폼 기능도 있어야 합니다. 자체 구축한 비즈니스 프로파일링 플랫폼과 중간 사무실 프로파일링 플랫폼의 주요 차이점은 자체 구축한 프로파일링 플랫폼이 단일 비즈니스 라인에 서비스를 제공하고 필요에 따라 사용자 정의할 수 있다는 것입니다. 모델링하고 보다 일반적인 기능을 제공합니다. 2.58 Zhongtai 초상화 구성 배경의 사용자 초상화
