有一个篮球,从5米高自由落体,每次弹起的高度是上一次的1/3,当篮球弹起高度小于0.1米以后就不再弹了,请求篮球会弹起多少次 需要使用递归的形式计算出结果

时间: 2024-09-26 22:05:28 浏览: 15
当你描述的情况涉及到篮球从一定高度落下并按照一定的比例反弹,直到其高度小于某个阈值,这是一个典型的递归问题。我们可以设定一个递归函数来解决它。假设 `height` 表示当前的弹起高度,`bounce_count` 记录已经弹起的次数,初始条件是高度大于等于0.1米,且篮球第一次落地后 `height = 5米`。 递归函数可以这样设计: ```python def basketball_bounce(height=5, bounce_count=0): if height < 0.1: # 当篮球高度小于0.1米,结束递归 return bounce_count else: new_height = height * (1/3) # 弹起的新高度 next_bounce_count = bounce_count + 1 # 次数加一 return basketball_bounce(new_height, next_bounce_count) # 继续下一次跳跃 # 要得到总次数,直接调用该函数 total_bounces = basketball_bounce() ``` 这个函数会返回篮球总共弹起的次数。需要注意的是,实际执行时可能会导致无限循环(因为没有明确的停止条件),所以在真实编程环境中,需要添加一个最大迭代次数或者检查高度是否连续下降到一定程度达到停止条件。在这个例子中,由于描述是有限次数的,我们暂时假设篮球最终确实会落到0.1米以下而终止。
相关问题

有一个篮球,从5米高自由落体,每次弹起的高度是上一次的1/3,当篮球弹起高度小于0.1米以后就不再弹了,请求篮球会弹起多少次递归

当我们遇到这种问题时,可以采用递归的方式来解决。篮球首先从5米高落下,第一次弹起的高度是初始高度的1/3。然后,我们需要判断这个高度是否大于等于0.1米。如果大于0.1米,我们就再次计算它的一半作为下一次弹起的高度,并将次数加一;如果不大于0.1米,则认为篮球已经不再弹起,此时返回当前的弹起次数。 这是一个典型的分治策略,我们可以编写如下的递归函数: ```python def bounce_count(height, threshold=0.1): if height < threshold: # 当弹起高度小于阈值,结束递归,返回当前次数 return 1 else: # 计算下一次弹起的高度并加1(因为是从上一次高度的1/3来的) next_height = height * (1 / 3) # 递归调用自身,继续计算剩余的弹起次数 return 1 + bounce_count(next_height) # 调用函数,传入初始高度5米 bounce_count(5) ``` 在这个例子中,`bounce_count` 函数会一直递归下去直到篮球的弹起高度低于0.1米,然后逐层返回结果累加起来,得到总的弹起次数。

用Javascript实现有一个篮球,从5米高自由落体,每次弹起的高度是上一次的1/3,当篮球弹起高度小于0.1米以后就不再弹了,请求篮球会弹起多少次 需要使用递归的形式计算出结果

在JavaScript中,你可以使用递归来模拟这个篮球落下并反弹的过程。以下是一个简单的递归函数实现: ```javascript function countBounces(initialHeight, bounceFactor, minBounceHeight) { if (initialHeight < minBounceHeight) { // 如果初始高度小于最小反弹高度,则结束递归 return 0; } else { // 弹起次数加一,并计算下一次的反弹高度 let bounces = 1; const nextHeight = initialHeight * bounceFactor; bounces += countBounces(nextHeight, bounceFactor, minBounceHeight); // 递归调用自身,直到满足条件 return bounces; } } // 使用具体数值 const initialHeight = 5; // 初始高度 const bounceFactor = 1 / 3; // 弹跳比例 const minBounceHeight = 0.1; // 最小反弹高度 let totalBounces = countBounces(initialHeight, bounceFactor, minBounceHeight); console.log("篮球总共会弹起 " + totalBounces + " 次。");
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

【高创新】基于哈里斯鹰优化算法HHO-CNN-LSTM-Attention的用客流量预测算法研究Matlab实现.rar

1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用,注释清楚,适合新手
recommend-type

openbabel-3.1.1-cp39-cp39-win_amd64.whl

openbabel-3.1.1-cp39-cp39-win_amd64.whl
recommend-type

HO河马优化算法特征选择并同时优化XGBOOST参数数据分类预测(Matlab完整源码和数据)

1.Matlab实现HO河马优化算法特征选择并同时优化XGBOOST参数数据分类预测(完整源码和数据)。特征选择的参数和XGBOOST的三个参数:最大迭代次数,深度,学习率。 2.输出预测分类图、混淆矩阵图、预测准确率,运行环境Matlab2023及以上。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍:机器学习之心,博客专家认证,机器学习领域创作者,2023博客之星TOP50,主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析,文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年,更多仿真源码、数据集定制私信。
recommend-type

天池大数据比赛:伪造人脸图像检测技术

资源摘要信息:"天池大数据比赛伪造人脸攻击图像区分检测.zip文件包含了在天池大数据平台上举办的一场关于伪造人脸攻击图像区分检测比赛的相关资料。这个比赛主要关注的是如何通过技术手段检测和区分伪造的人脸攻击图像,即通常所说的“深度伪造”(deepfake)技术制作出的虚假图像。此类技术利用深度学习算法,特别是生成对抗网络(GANs),生成逼真的人物面部图像或者视频,这些伪造内容在娱乐领域之外的应用可能会导致诸如欺诈、操纵舆论、侵犯隐私等严重问题。 GANs是由两部分组成的系统:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器产生新的数据实例,而判别器的目标是区分真实图像和生成器产生的图像。在训练过程中,生成器和判别器不断博弈,生成器努力制作越来越逼真的图像,而判别器则变得越来越擅长识别假图像。这个对抗过程最终使得生成器能够创造出与真实数据几乎无法区分的图像。 在检测伪造人脸图像方面,研究者和数据科学家们通常会使用机器学习和深度学习的多种算法。这些算法包括但不限于卷积神经网络(CNNs)、递归神经网络(RNNs)、自编码器、残差网络(ResNets)等。在实际应用中,研究人员可能会关注以下几个方面的特征来区分真假图像: 1. 图像质量:包括图像的分辨率、颜色分布、噪声水平等。 2. 人脸特征:例如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状是否自然,以及与周围环境的融合度。 3. 不合逻辑的特征:例如眨眼频率、头部转动、面部表情等是否与真实人类行为一致。 4. 检测深度伪造特有的痕迹:如闪烁、帧间不一致等现象。 比赛的目的是为了鼓励开发者、数据科学家和研究者利用大数据和机器学习技术,提高对于深度伪造图像的检测精度。这种技术上的进步对于信息安全领域尤其重要,因为深度伪造技术正在变得越来越先进和难以检测。 资源包中的fakefacedetect-master文件可能是一个开源项目或框架,用于检测和区分伪造的人脸图像。这样的项目通常包括了数据集、训练好的模型、预测脚本以及评估方法等,方便参赛者快速开始项目并进行模型训练、测试和优化。在数据集方面,参与者可能会得到包含真实与伪造人脸图像的大量数据用于训练和验证模型。此外,为了确保比赛的公平性和可复现性,项目可能还包括了详细的说明文档和评价标准。" 结束语:由于本次回答的约束,以上内容为根据提供的信息所总结的知识点,实际内容的详细程度和准确性需要进一步的资源验证。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【Go测试框架端到端测试】:构建与优化集成测试流程

![【Go测试框架端到端测试】:构建与优化集成测试流程](https://higherlogicdownload.s3.amazonaws.com/IMWUC/UploadedImages/BwMBmIrURV2rHRunpVBX_ut-and-ct-3.png) # 1. Go测试框架的基本概念 在软件开发领域,测试是一项至关重要的工作,它确保软件的质量和稳定性。Go语言作为一门现代编程语言,提供了一套完善的测试框架,使得测试工作变得高效而系统。 Go的测试框架是基于其独特的包系统构建的,能够自动识别所有以`_test.go`结尾的文件,并将这些文件视为测试代码。该框架支持三大类测试:
recommend-type

不使用temp怎么改写该程序

在不使用额外临时变量的情况下,使用`switch`语句并结合三元运算符来查找并交换数组中的最小、第二小和第三小的元素可能会比较复杂。这种实现通常适用于特定条件下的小型数据集,而不是通用的排序算法。以下是例子: ```c #include <stdio.h> void find_and_replace(int a[], int n) { int min, second_min, third_min; int i; for (i = 0; i < n; ++i) { min = a[0]; second_min = a[0];
recommend-type

ADS1118数据手册中英文版合集

资源摘要信息:"ADS1118中文资料和英文资料.zip" ADS1118是一款由德州仪器(Texas Instruments,简称TI)制造的高精度16位模拟到数字转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)。ADS1118拥有一个可编程增益放大器(Programmable Gain Amplifier,PGA),能够在不同的采样率和分辨率下进行转换。此ADC特别适用于那些需要精确和低噪声信号测量的应用,如便携式医疗设备、工业传感器以及测试和测量设备。 ADS1118的主要特点包括: - 高精度:16位无噪声分辨率。 - 可编程增益放大器:支持多种增益设置,从±2/3到±16 V/V,用于优化信号动态范围。 - 多种数据速率:在不同的采样率(最高860 SPS)下提供精确的数据转换。 - 多功能输入:可进行单端或差分输入测量,差分测量有助于提高测量精度并抑制共模噪声。 - 内部参考电压:带有1.25V的内部参考电压,方便省去外部参考源。 - 低功耗设计:非常适合电池供电的应用,因为它能够在待机模式下保持低功耗。 - I2C接口:提供一个简单的串行接口,方便与其他微处理器或微控制器通信。 该设备通常用于需要高精度测量和低噪声性能的应用中。例如,在医疗设备中,ADS1118可用于精确测量生物电信号,如心电图(ECG)信号。在工业领域,它可以用于测量温度、压力或重量等传感器的输出。此外,ADS1118还可以在实验室设备中找到,用于高精度的数据采集任务。 TI-ADS1118.pdf和ADS1118IDGSR_中文资料.PDF文件是德州仪器提供的ADS1118设备的官方文档。这些文件通常包含了该芯片的详细技术规格、操作方法、应用指导和封装信息等。中文资料版本是为了方便中文使用者更好地理解和应用ADS1118产品。英文资料版本则为非中文地区的工程师或技术人员提供技术信息。 在这些资料中,用户可以找到包括但不限于以下内容: - 引脚分配和封装说明:为设计者提供芯片布局和封装的详细信息。 - 功能框图:帮助理解ADS1118的内部结构和信号流程。 - 引脚描述:介绍每个引脚的功能和要求。 - 电气特性:包括直流和交流参数,如电源电压、输入电压范围、输出驱动能力等。 - 应用电路:提供设计示例和参考,帮助用户实现高性能的数据采集系统。 - 时序图:详细说明了I2C通信协议下的时序要求,为编程提供精确参考。 - 设计建议:根据德州仪器的工程师经验,提供改善设计性能和稳定性的建议。 - 机械图:展示了芯片的物理尺寸和引脚间距,帮助设计印刷电路板(PCB)。 ADS1118因其高性能和易用性,在众多精密测量应用中得到了广泛的应用。通过阅读这些资料,开发者可以充分利用ADS1118的功能,实现高质量的数据采集和处理。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【Go测试框架数据管理】:测试数据与状态的高效管理技术

![【Go测试框架数据管理】:测试数据与状态的高效管理技术](https://opengraph.githubassets.com/a89e3337c4a4729a5e625c2b925625e068948ca993061bd0a9a4a334230d84fa/qf0129/go-test-api) # 1. Go测试框架概述 Go语言,作为一门专注于简洁性和高效性的编程语言,已经逐渐成为构建高效测试框架的首选。在这一章,我们将概述Go测试框架的基础,包括它的设计理念、核心组件以及与传统测试框架相比的特色和优势。 ## 1.1 Go测试框架设计哲学 Go语言的测试框架秉承了其语言设计的简洁