有四个人坐一起，问第四个人多少岁，他说比第三个人大四岁，问第三个人多少岁，他说比第二个人大四岁，问第二个人多少岁，他说比第一个人大四岁，问第一个人多少岁，他说12岁，问第四个人多少岁？要求用C语言递归实现

好的，这是一个经典的递归问题，可以用 C 语言实现。下面是代码：

#include <stdio.h>

int getAge(int n)
{
    if (n == 1) {
        return 12;
    } else {
        return getAge(n - 1) + 4;
    }
}

int main()
{
    int age = getAge(4);
    printf("第四个人的年龄是：%d岁\n", age);
    return 0;
}

运行结果：

第四个人的年龄是：24岁

这段代码中，`getAge` 函数使用了递归实现。当 `n` 等于 1 时，函数返回第一个人的年龄 12 岁；否则，函数返回第 `n-1` 个人的年龄加上 4 岁。在 `main` 函数中，调用 `getAge(4)` 函数，得到第四个人的年龄，并输出结果。

相关问题

假设你是一个大四的学生，答辩中老师问你图像识别模块如何识别，流程是什么？你该怎么回答

好的，对于图像识别模块的工作流程，我可以大致从以下几个方面进行解释：

1. 数据预处理：在图像识别之前，我们需要对图像进行一些预处理操作。比如，将图像转换为灰度图、进行归一化操作等。这些预处理操作可以使得图像更加适合用于后续的图像识别操作。

2. 特征提取：在数据预处理完成后，我们需要对图像进行特征提取。特征提取是将图像中的信息提取出来，用于后续的图像识别。在这一步中，我们通常会使用卷积神经网络（CNN）等技术来提取图像的特征。

3. 特征匹配：在特征提取完成后，我们需要对提取出来的特征进行匹配，以确定图像中的物体是什么。对于这一步，我们可以使用传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等，也可以使用深度学习算法，如卷积神经网络等。

4. 结果输出：在特征匹配完成后，我们可以将结果输出。输出可以是简单的标记，也可以是更详细的信息，如图像中物体的位置、颜色、形状等。

以上是图像识别模块的大致工作流程，当然具体实现需要结合具体的应用场景和算法模型来进行。

假设你是一个大四的学生，答辩中老师问你图像处理时，提取了果蔬的哪些特征？你该怎么回答

在图像处理中，提取果蔬的特征通常可以包括以下几个方面：

1. 形状特征：通过检测果蔬的轮廓或边缘，提取出果蔬的形状信息，如长宽比、面积、周长等。

2. 颜色特征：果蔬的颜色通常是其最显著的特征之一，可以通过提取果蔬的颜色直方图或使用色彩空间转换方法，如RGB、HSV等，来获取果蔬的颜色特征。

3. 纹理特征：果蔬表面的纹理可以是其另一个重要的特征，可以通过纹理分析方法，如局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）等，来提取果蔬的纹理特征。

4. 物理特性：果蔬的物理特性，如重量、密度等也可以作为其特征之一，可以通过称重或其他物理检测手段来获取。

综上所述，提取果蔬的特征可以从多个角度入手，包括形状、颜色、纹理和物理特性等。