用递归函数计算厄密多项式

简介: 原文:用递归函数计算厄密多项式《C和指针》第7章第1道编程题: Hermite Polynomials(厄密多项式)是这样定义的:   例如,H3(2)的值是40。请编写一个递归函数,计算Hn(x)的值。
原文: 用递归函数计算厄密多项式

《C和指针》第7章第1道编程题:

Hermite Polynomials(厄密多项式)是这样定义的:

 

例如,H3(2)的值是40。请编写一个递归函数,计算Hn(x)的值。函数原型为:

int hermite( int n, int x );

 

 1 /*
 2 ** 计算Hermite Polynomials(厄密多项式)的值
 3 */
 4 
 5 #include <stdio.h>
 6 
 7 int hermite( int n, int x );
 8 
 9 int 
10 main()
11 {
12     int n, x;
13     scanf( "%d%d", &n, &x );
14     printf( "%d", hermite( n, x ) );
15     return 0;
16 }
17 
18 /*
19 ** 计算厄密多项式的值,递归函数版本
20 */
21 int 
22 hermite( int n, int x )
23 {
24     int result;
25     
26     if( n <= 0 )
27         result = 1;
28     else {
29         if( n == 1 )
30             result = 2 * x;
31         else
32             result = 2 * x * hermite( n - 1, x ) 
33                 - 2 * ( n - 1 ) * hermite( n - 2, x );
34     }        
35     return result;
36 }

 

相关实践学习
【AI破次元壁合照】少年白马醉春风,函数计算一键部署AI绘画平台
本次实验基于阿里云函数计算产品能力开发AI绘画平台,可让您实现“破次元壁”与角色合照,为角色换背景效果,用AI绘图技术绘出属于自己的少年江湖。
从 0 入门函数计算
在函数计算的架构中,开发者只需要编写业务代码,并监控业务运行情况就可以了。这将开发者从繁重的运维工作中解放出来,将精力投入到更有意义的开发任务上。
目录
相关文章
|
自然语言处理 语音技术 开发者
微软NaturalSpeech语音合成推出第三代
微软推出NaturalSpeech 3,第三代文本到语音(TTS)系统采用创新的因子化扩散模型,无需先例样本即可生成自然、高质量语音。该技术通过分解语音为内容、韵律等属性并独立处理,实现更精细控制,提高语音自然度。使用神经编解码器和因子化向量量化,以及新的因子化扩散模型,增强了语音合成的可控性和质量。在大规模训练基础上,NaturalSpeech 3在多项指标上超越现有TTS系统,并具备数据和模型扩展性。微软已通过开源项目分享研究成果,推动行业进步,但未来仍需解决多语言、少数据场景的挑战及技术伦理问题。
513 5
微软NaturalSpeech语音合成推出第三代
|
机器学习/深度学习 监控 PyTorch
YOLOv7+姿态估计Pose+tensort部署加速
YOLOv7+姿态估计Pose+tensort部署加速
|
安全 开发工具 数据安全/隐私保护
如何将应用程序发布到 App Store
如何将应用程序发布到 App Store
|
9月前
|
监控 安全 数据安全/隐私保护
如何有效防止验证码盗刷?
验证码盗刷是攻击者利用程序批量请求短信验证码,对用户和企业造成经济损失与骚扰的安全威胁。为更安全地完成身份验证,企业可以采用阿里云提供的防盗刷监控、号码认证及图形认证等服务。
852 11
|
11月前
|
人工智能 自然语言处理 计算机视觉
Janus-Pro:DeepSeek 开源的多模态模型,支持图像理解和生成
Janus-Pro是DeepSeek推出的一款开源多模态AI模型,支持图像理解和生成,提供1B和7B两种规模,适配多元应用场景。通过改进的训练策略、扩展的数据集和更大规模的模型,显著提升了文本到图像的生成能力和指令跟随性能。
2420 20
Janus-Pro:DeepSeek 开源的多模态模型,支持图像理解和生成
|
SQL 存储 BI
gbase 8a 数据库 SQL合并类优化——不同数据统计周期合并为一条SQL语句
gbase 8a 数据库 SQL合并类优化——不同数据统计周期合并为一条SQL语句
|
存储 Python
Python自动化脚本编写指南
【10月更文挑战第38天】本文旨在为初学者提供一条清晰的路径,通过Python实现日常任务的自动化。我们将从基础语法讲起,逐步引导读者理解如何将代码块组合成有效脚本,并探讨常见错误及调试技巧。文章不仅涉及理论知识,还包括实际案例分析,帮助读者快速入门并提升编程能力。
1078 2
|
存储 编解码 算法
用FPGA替代DSP实现实时视频处理
随着数字融合的进一步发展,系统的设计和实现需要更大的灵活性,以解决将完全不同的标准和要求集成为同类产品时引发的诸多问题。本文介绍FPGA在视频处理中的应用,与ASSP和芯片组解决方案相比,FPGA可根据当前(中国)设计工程师的实际需求提供不同层次的灵活性,并保持明显优于传统DSP的性能
|
存储 SQL 缓存
优化ClickHouse查询性能:最佳实践与调优技巧
【10月更文挑战第26天】在大数据分析领域,ClickHouse 以其卓越的查询性能和高效的列式存储机制受到了广泛的关注。作为一名已经有一定 ClickHouse 使用经验的开发者,我深知在实际应用中,合理的表设计、索引优化以及查询优化对于提升 ClickHouse 性能的重要性。本文将结合我的实践经验,分享一些有效的优化策略。
1559 3
|
监控 安全 网络性能优化