递归解析四则运算表达式

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"郭炜教授的《程序设计与算法》课程中的递归(二)部分,主要讲解如何使用递归方法解决四则运算表达式的计算问题。该内容涉及到C语言编程,通过递归函数实现对表达式的解析和求值。" 在计算机科学中,递归是一种解决问题的方法,它通过调用自身来解决更小规模的相同问题。在这个例子中,郭炜教授阐述了如何利用递归来解析和计算包含加、减、乘、除运算的数学表达式。递归的关键在于将复杂问题分解为更简单的子问题,直至子问题变得足够简单可以直接解答。 首先,表达式是由项组成的,而项又由因子和运算符构成。这个结构可以形成一个递归定义: 1. 表达式可以是一个项,加上一个可选的加或减运算符,后面跟着另一个项。 2. 项可以是一个因子,加上一个可选的乘或除运算符,后面跟着另一个因子。 3. 因子可以是括号内的表达式,或者是一个整数。 基于这样的定义,我们可以设计三个递归函数: - `expression_value()`:求一个表达式的值。它首先计算第一项的值(`term_value()`),然后在一个循环中处理后续的加减运算符和项。 - `term_value()`:求一个项的值。它先计算第一因子的值(`factor_value()`),然后在一个循环中处理后续的乘除运算符和因子。 - `factor_value()`:求一个因子的值。因子可能是整数或者括号内的表达式。如果遇到左括号,就调用`expression_value()`,否则直接读取整数值。 在C语言代码中,`peek()`函数用来查看输入流中的下一个字符而不移除它,`get()`函数则用于从输入流中获取并移除一个字符。递归函数通过不断地调用自身处理表达式的各个部分,直到遇到不能再细分的基础情况(如整数或括号内的表达式)。 这个递归算法可以正确处理像`(2+3)*(5+7)+9/3`这样的输入,并返回结果63。它展示了递归在解决复杂计算问题时的强大之处,尤其是在处理具有层次结构的数据或问题时。通过这种方式,递归可以优雅地映射到问题的自然结构,使得代码更加清晰和简洁。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行