pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Bagaimana untuk menulis algoritma untuk menyelesaikan urutan Fibonacci dalam Python?
Bagaimana untuk menulis algoritma untuk menyelesaikan urutan Fibonacci dalam Python?
Bagaimana untuk menulis algoritma untuk menyelesaikan jujukan Fibonacci dalam Python?
Jujukan Fibonacci ialah jujukan klasik, yang ditakrifkan seperti berikut: nombor pertama dan kedua adalah kedua-duanya 1, bermula dari nombor ketiga, setiap nombor ialah dua pertama Jumlah nombor. Iaitu: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
Dalam Python, anda boleh menggunakan gelung atau rekursi untuk menulis dan menyelesaikan algoritma jujukan Fibonacci. Pelaksanaan khusus kedua-dua kaedah ini akan diperkenalkan di bawah.
Kaedah 1: Gunakan gelung
Algoritma menggunakan gelung untuk menyelesaikan jujukan Fibonacci adalah lebih intuitif Kodnya adalah seperti berikut:
rreee# #🎜🎜. Dalam kod di atas, dengan menetapkan nilai awal a dan b kepada 1, gelung digunakan untuk mengira nombor ke-n bagi jujukan Fibonacci. Dalam gelung, nilai a dan b dikemas kini setiap kali sehingga nombor ke-n dikira. Akhirnya, nilai nombor ke-n dikembalikan. Kaedah 2: Gunakan rekursiAlgoritma untuk menyelesaikan jujukan Fibonacci menggunakan rekursi adalah agak mudah Kodnya adalah seperti berikut:rreee#🎜🎜. pelaksanaan rekursif, mula-mula tentukan sama ada nilai n adalah sah Jika ia kurang daripada atau sama dengan 0, mesej ralat akan dikembalikan jika n sama dengan 1 atau 2, 1 akan dikembalikan secara langsung; panggilan itu sendiri akan digunakan untuk menyelesaikan nilai ke-n, hasilnya diperoleh dengan mengira jumlah nilai-nilai n-1 dan n-2.
Perlu diingatkan bahawa kaedah rekursif mungkin mempunyai masalah pengiraan berulang dan agak tidak cekap. Prestasi algoritma rekursif boleh dioptimumkan dengan menggunakan caching untuk mengelakkan pengiraan berulang.
Ringkasnya, kita boleh menulis kod Python dalam gelung atau secara rekursif untuk menyelesaikan jujukan Fibonacci. Kaedah yang hendak dipilih bergantung pada keperluan sebenar dan keperluan kecekapan kod.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menulis algoritma untuk menyelesaikan urutan Fibonacci dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1377
52
CLIP-BEVFormer: Selia secara eksplisit struktur BEVFormer untuk meningkatkan prestasi pengesanan ekor panjang
Mar 26, 2024 pm 12:41 PM
Ditulis di atas & pemahaman peribadi penulis: Pada masa ini, dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi, modul persepsi memainkan peranan penting Hanya selepas kenderaan pemanduan autonomi yang memandu di jalan raya memperoleh keputusan persepsi yang tepat melalui modul persepsi boleh Peraturan hiliran dan. modul kawalan dalam sistem pemanduan autonomi membuat pertimbangan dan keputusan tingkah laku yang tepat pada masanya dan betul. Pada masa ini, kereta dengan fungsi pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai penderia maklumat data termasuk penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar dan penderia radar gelombang milimeter untuk mengumpul maklumat dalam modaliti yang berbeza untuk mencapai tugas persepsi yang tepat. Algoritma persepsi BEV berdasarkan penglihatan tulen digemari oleh industri kerana kos perkakasannya yang rendah dan penggunaan mudah, dan hasil keluarannya boleh digunakan dengan mudah untuk pelbagai tugas hiliran.
Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.
Terokai prinsip asas dan pemilihan algoritma bagi fungsi isihan C++
Apr 02, 2024 pm 05:36 PM
Lapisan bawah fungsi C++ sort menggunakan isihan gabungan, kerumitannya ialah O(nlogn), dan menyediakan pilihan algoritma pengisihan yang berbeza, termasuk isihan pantas, isihan timbunan dan isihan stabil.
Bolehkah kecerdasan buatan meramalkan jenayah? Terokai keupayaan CrimeGPT
Mar 22, 2024 pm 10:10 PM
Konvergensi kecerdasan buatan (AI) dan penguatkuasaan undang-undang membuka kemungkinan baharu untuk pencegahan dan pengesanan jenayah. Keupayaan ramalan kecerdasan buatan digunakan secara meluas dalam sistem seperti CrimeGPT (Teknologi Ramalan Jenayah) untuk meramal aktiviti jenayah. Artikel ini meneroka potensi kecerdasan buatan dalam ramalan jenayah, aplikasi semasanya, cabaran yang dihadapinya dan kemungkinan implikasi etika teknologi tersebut. Kecerdasan Buatan dan Ramalan Jenayah: Asas CrimeGPT menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis set data yang besar, mengenal pasti corak yang boleh meramalkan di mana dan bila jenayah mungkin berlaku. Set data ini termasuk statistik jenayah sejarah, maklumat demografi, penunjuk ekonomi, corak cuaca dan banyak lagi. Dengan mengenal pasti trend yang mungkin terlepas oleh penganalisis manusia, kecerdasan buatan boleh memperkasakan agensi penguatkuasaan undang-undang
Penggunaan fungsi sqrt() dalam Python
Feb 21, 2024 pm 03:09 PM
Contoh penggunaan dan kod fungsi sqrt() dalam Python 1. Fungsi dan pengenalan fungsi sqrt() Dalam pengaturcaraan Python, fungsi sqrt() ialah fungsi dalam modul matematik, dan fungsinya adalah untuk mengira punca kuasa dua bagi nombor. Punca kuasa dua bermaksud nombor yang didarab dengan sendirinya sama dengan kuasa dua nombor itu, iaitu, x*x=n, maka x ialah punca kuasa dua bagi n. Fungsi sqrt() boleh digunakan dalam atur cara untuk mengira punca kuasa dua. 2. Cara menggunakan fungsi sqrt() dalam Python, sq
Algoritma pengesanan yang dipertingkatkan: untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi
Jun 06, 2024 pm 12:33 PM
01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh
Aplikasi algoritma dalam pembinaan 58 platform potret
May 09, 2024 am 09:01 AM
1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58
Tambah SOTA dalam masa nyata dan meroket! FastOcc: Inferens yang lebih pantas dan algoritma Occ mesra penggunaan sudah tersedia!
Mar 14, 2024 pm 11:50 PM
Ditulis di atas & Pemahaman peribadi penulis ialah dalam sistem pemanduan autonomi, tugas persepsi adalah komponen penting dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi. Matlamat utama tugas persepsi adalah untuk membolehkan kenderaan autonomi memahami dan melihat elemen persekitaran sekeliling, seperti kenderaan yang memandu di jalan raya, pejalan kaki di tepi jalan, halangan yang dihadapi semasa memandu, tanda lalu lintas di jalan raya, dan sebagainya, dengan itu membantu hiliran. modul Membuat keputusan dan tindakan yang betul dan munasabah. Kenderaan dengan keupayaan pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai jenis penderia pengumpulan maklumat, seperti penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar, penderia radar gelombang milimeter, dsb., untuk memastikan kenderaan autonomi itu dapat melihat dan memahami persekitaran sekeliling dengan tepat. elemen , membolehkan kenderaan autonomi membuat keputusan yang betul semasa pemanduan autonomi. kepala
