❶ c语言中的迭代法
这个其实很简单，假设有台电视，我让你猜价钱：
你说：4000，我说：高了（那么你把价钱降低一半报一次）
你说：2000，我说：低了（那么你把价钱升到4000和2000正中间）
你说：3000，我说：还低（那么你把价钱升到3000和4000正中间）
你说：3500，我说：高了（那么你把价钱降到3000和3500正中间）
你说：3250，我说：还高（那么你把价钱降到3000和3250正中间）
你说：3125，我说：低了（那么你把价钱升到3125和3250正中间）
你说：3200，我说：答对了！
这就是典型的迭代。当计算没有表达式的时候，你输入一个初始化的数据（比如4000），然后通过一个判断程序检验是否正确，如果不正确，就按照上两次之间的结果进行判断，以逐渐逼近的方式求得最终的数值，这就叫迭代
这个迭代有几个条件：第一：你有一个计算方式，从前面两步的一个值（比如前面的例子从最低的高值和最高的低值之间去中间值，就是一个计算方式）
第二，有一个判断程序，比如我心里知道的那个数，对你的报价进行比较
第三，有一个收敛条件（上面的例子是完全猜对，其实你也可以允许误差在100元内就算猜的正确）
相信聪明的你一定看的明白，要不然你去找范伟和赵本山要答案吧，哈哈哈！
❷ C语言迭代法
迭代法就是让方程的解不断去逼近真实的解。这是一种数值计算方法。思路就是按上面的步骤，只设置两个x0,x1开始x0代表第一个值，x1代表第二值第一次迭代之后，让x0=x1,x1=新的值，这样x0代表第二个值，x1代表第三值以此类推。。。直到误差满足要求
❸ 在C语言中，什么是迭代法
迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法)，即一次性解决问题。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法，它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，在每次执行这组指令(或这些步骤)时，都从变量的原值推出它的一个新值，迭代法又分为精确迭代和近似迭代。比较典型的迭代法如“二分法”和"牛顿迭代法”属于近似迭代法
❹ “迭代”是什么意思
迭代的意思是反反复复地执行某一步骤、程序或者事件，在数学中用的比较常见。
【下面结合具体的实例加以说明】
在数学迭代中，假设有迭代公式f（x）=2x+y，变量初始值为x=1，y=1，要求迭代次数为4，那么迭代过程如下：
（1）第一次迭代：f（x）=2+1=3，迭代后的变量值为x=1，y=3；
（2）第二次迭代：f（x）=2+3=5，迭代后的变量值为x=1，y=5；
（3）第三次迭代：f（x）=2+5=7，迭代后的变量值为x=1，y=7；
（4）第四次迭代：f（x）=2+7=9，迭代后的变量值为x=1，y=9；
显然最终结果为x=1，y=9。实际上迭代初始值不同，结果也不同，例如如果变量初始值为x=0，y=1，那么无论迭代多少次，最后的结果都不会改变，都是x=0，y=1。
❺ 迭代到底是什么意思，在书《C#入门经典》中经常出现这个名词。
迭代是对某个过程重复使用，每次得到的结果将是下次调用时的初始参数。
例如：一只兔子，出生后一个月后每个月可繁殖一只兔子，其繁殖的新兔子也按照这个路线繁殖，且没有死亡。意即：假设每个月的兔子数量为 U（N），N 为月数，则
U1＝1 U2＝U1＋U1×1＝2 U3＝U2＋U2×1＝4……
U（N）＝（U（N）－1）×2（N≥2）
对应 U（N）和 U（N）－1，定义两个迭代变量“下月数量”和“本月数量”，得到：
下月数量＝本月数量×2
本月数量＝下月数量
这个迭代执行 N 次，得到 N＋1 个月份的兔子数量。
Basic 代码哈，不懂 C＃，大体相似：
Dim 本月数量 As Integer = 1
Dim 上个月数量 As Integer
For 月份 As Integer = 2 To N
下月数量 = 本月数量 * 2
本月数量 = 下月数量
Next
MsgBox(下月数量)
❻ 在C语言中，什么是迭代法
迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法，即一次性解决问题。迭代法又分为精确迭代和近似迭代。“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。
迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法（Iterative Method）。
一般可以做如下定义：对于给定的线性方程组x=Bx+f（这里的x、B、f同为矩阵，任意线性方程组都可以变换成此形式），用公式x(k+1）=Bx(k)+f（括号中为上标，代表迭代k次得到的x，初始时k=0)逐步带入求近似解的方法称为迭代法（或称一阶定常迭代法）。如果k趋向无穷大时limx（k）存在，记为x*，称此迭代法收敛。显然x*就是此方程组的解，否则称为迭代法发散。
跟迭代法相对应的是直接法（或者称为一次解法），即一次性的快速解决问题，例如通过开方解决方程x +3= 4。一般如果可能，直接解法总是优先考虑的。但当遇到复杂问题时，特别是在未知量很多，方程为非线性时，我们无法找到直接解法（例如五次以及更高次的代数方程没有解析解，参见阿贝耳定理），这时候或许可以通过迭代法寻求方程（组）的近似解。
最常见的迭代法是牛顿法。其他还包括最速下降法、共轭迭代法、变尺度迭代法、最小二乘法、线性规划、非线性规划、单纯型法、惩罚函数法、斜率投影法、遗传算法、模拟退火等等。
利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作：
确定迭代变量
在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。
建立迭代关系式
所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式（或关系）。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以顺推或倒推的方法来完成。
对迭代过程进行控制
在
什么时候结束迭代过程？这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况：一种是所需的迭代次数
是个确定的值，可以计算出来；另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况，可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制；对于后一种情况，需
要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。
举例
例 1 ：一个饲养场引进一只刚出生的新品种兔子，这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子，新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去，问到第 12 个月时，该饲养场共有兔子多少只？
分析：这是一个典型的递推问题。我们不妨假设第 1 个月时兔子的只数为 u 1 ，第 2 个月时兔子的只数为 u 2 ，第 3 个月时兔子的只数为 u 3 ，……根据题意，“这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子”，则有
u 1 = 1 ， u 2 = u 1 + u 1 × 1 = 2 ， u 3 = u 2 + u 2 × 1 = 4 ，……
根据这个规律，可以归纳出下面的递推公式：
u n = u(n － 1）× 2 (n ≥ 2）
对应 u n 和 u(n － 1），定义两个迭代变量 y 和 x ，可将上面的递推公式转换成如下迭代关系：
y=x*2
x=y
让计算机对这个迭代关系重复执行 11 次，就可以算出第 12 个月时的兔子数。参考程序如下：
cls
x=1
for i=2 to 12
y=x*2
x=y
next i
print y
end
例 2 ：阿米巴用简单分裂的方式繁殖，它每分裂一次要用 3 分钟。将若干个阿米巴放在一个盛满营养参液的容器内， 45 分钟后容器内充满了阿米巴。已知容器最多可以装阿米巴 220,220个。试问，开始的时候往容器内放了多少个阿米巴？请编程序算出。
分析：根据题意，阿米巴每 3 分钟分裂一次，那么从开始的时候将阿米巴放入容器里面，到 45
分钟后充满容器，需要分裂 45/3=15 次。而“容器最多可以装阿米巴2^ 20 个”，即阿米巴分裂 15 次以后得到的个数是
2^20。题目要求我们计算分裂之前的阿米巴数，不妨使用倒推的方法，从第 15 次分裂之后的 2^20 个，倒推出第 15 次分裂之前（即第 14
次分裂之后）的个数，再进一步倒推出第 13 次分裂之后、第 12 次分裂之后、……第 1 次分裂之前的个数。
设第 1 次分裂之前的个数为 x 0 、第 1 次分裂之后的个数为 x 1 、第 2 次分裂之后的个数为 x 2 、……第 15 次分裂之后的个数为 x 15 ，则有
x 14 =x 15 /2 、 x 13 =x 14 /2 、…… x n-1 =x n /2 (n ≥ 1）
因为第 15 次分裂之后的个数 x 15 是已知的，如果定义迭代变量为 x ，则可以将上面的倒推公式转换成如下的迭代公式：
x=x/2 （x 的初值为第 15 次分裂之后的个数 2^20）
让这个迭代公式重复执行 15 次，就可以倒推出第 1 次分裂之前的阿米巴个数。因为所需的迭代次数是个确定的值，我们可以使用一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制。参考程序如下：
cls
x=2^20
for i=1 to 15
x=x/2
next i
print x
end
ps:java中幂的算法是Math.pow（2,20）；返回double，稍微注意一下
例 3 ：验证谷角猜想。日本数学家谷角静夫在研究自然数时发现了一个奇怪现象：对于任意一个自然数 n ，若 n 为偶数，则将其除以 2 ；若 n 为奇数，则将其乘以 3 ，然后再加 1。如此经过有限次运算后，总可以得到自然数 1。人们把谷角静夫的这一发现叫做“谷角猜想”。
要求：编写一个程序，由键盘输入一个自然数 n ，把 n 经过有限次运算后，最终变成自然数 1 的全过程打印出来。
分析：定义迭代变量为 n ，按照谷角猜想的内容，可以得到两种情况下的迭代关系式：当 n 为偶数时， n=n/2 ；当 n 为奇数时， n=n*3+1。用 QBASIC 语言把它描述出来就是：
if n 为偶数 then
n=n/2
else
n=n*3+1
end if
这就是需要计算机重复执行的迭代过程。这个迭代过程需要重复执行多少次，才能使迭代变量 n 最终变成自然数 1
，这是我们无法计算出来的。因此，还需进一步确定用来结束迭代过程的条件。仔细分析题目要求，不难看出，对任意给定的一个自然数 n
，只要经过有限次运算后，能够得到自然数 1 ，就已经完成了验证工作。因此，用来结束迭代过程的条件可以定义为：n=1。参考程序如下：
cls
input "Please input n=";n
do until n=1
if n mod 2=0 then
rem 如果 n 为偶数，则调用迭代公式 n=n/2
n=n/2
print "—";n;
else
n=n*3+1
print "—";n;
end if
loop
end
迭代法开平方：
#include<stdio.h>
#include<math.h>
void main()
{
double a,x0,x1;
printf("Input a:\n");
scanf("%lf",&a);//为什么在VC6.0中不能写成“scanf("%f",&a）；”？
if(a<0)
printf("Error!\n");
else
{
x0=a/2;
x1=(x0+a/x0)/2;
do
{
x0=x1;
x1=(x0+a/x0)/2;
}while(fabs(x0-x1）>=1e-6）；
}
printf("Result:\n");
printf("sqrt(%g)=%g\n",a,x1）；
}
求平方根的迭代公式：x1=1/2*(x0+a/x0）。
算法：1.先自定一个初值x0，作为a的平方根值，在我们的程序中取a/2作为a的初值；利用迭代公式求出一个x1。此值与真正的a的平方根值相比，误差很大。
⒉把新求得的x1代入x0中，准备用此新的x0再去求出一个新的x1.
⒊利用迭代公式再求出一个新的x1的值，也就是用新的x0又求出一个新的平方根值x1，此值将更趋近于真正的平方根值。
⒋比较前后两次求得的平方根值x0和x1，如果它们的差值小于我们指定的值，即达到我们要求的精度，则认为x1就是a的平方根值，去执行步骤5；否则执行步骤2，即循环进行迭代。
迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。设方程为f(x)=0，用某种数学方法导出等价的形式x=g(x），然后按以下步骤执行：
⑴ 选一个方程的近似根，赋给变量x0；
⑵ 将x0的值保存于变量x1，然后计算g(x1），并将结果存于变量x0；
⑶ 当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时，重复步骤⑵的计算。
若方程有根，并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛，则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。上述算法用C程序的形式表示为：
【算法】迭代法求方程的根
{ x0=初始近似根；
do {
x1=x0；
x0=g(x1）； /*按特定的方程计算新的近似根*/
} while (fabs(x0-x1）>Epsilon）；
printf（“方程的近似根是%f\n”，x0）；
}
迭代算法也常用于求方程组的根，令
X=（x0，x1，…，xn-1）
设方程组为：
xi=gi(X) (I=0，1，…，n-1）
则求方程组根的迭代算法可描述如下：
【算法】迭代法求方程组的根
{ for (i=0;i
x=初始近似根；
do {
for (i=0;i
y=x;
for (i=0;i
x=gi(X);
for (delta=0.0,i=0;i
if (fabs(y-x)>delta) delta=fabs(y-x）；
} while (delta>Epsilon）；
for (i=0;i
printf（“变量x[%d]的近似根是 %f”，I，x）；
printf（“\n”）；
}
具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况：
⑴ 如果方程无解，算法求出的近似根序列就不会收敛，迭代过程会变成死循环，因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解，并在程序中对迭代的次数给予限制；
⑵ 方程虽然有解，但迭代公式选择不当，或迭代的初始近似根选择不合理，也会导致迭代失败。
递归
递归是设计和描述算法的一种有力的工具，由于它在复杂算法的描述中被经常采用，为此在进一步介绍其他算法设计方法之前先讨论它。
能采用递归描述的算法通常有这样的特征：为求解规模为N的问题，设法将它分解成规模较小的问题，然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解，并且这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法，分解成规模更小的问题，并从这些更小问题的解构造出规模较大问题的解。特别地，当规模N=1时，能直接得解。
【问题】 编写计算斐波那契（Fibonacci）数列的第n项函数fib（n）。
斐波那契数列为：0、1、1、2、3、……，即：
fib(0)=0;
fib⑴=1;
fib(n)=fib(n-1）+fib(n-2） （当n>1时）。
写成递归函数有：
int fib(int n)
{ if (n==0) return 0;
if (n==1） return 1;
if (n>1） return fib(n-1）+fib(n-2）；
}
递归算法的执行过程分递推和回归两个阶段。在递推阶段，把较复杂的问题（规模为n）的求解推到比原问题简单一些的问
题（规模小于n）的求解。例如上例中，求解fib(n），把它推到求解fib(n-1）和fib(n-2）。也就是说，为计算fib(n），必须先计算
fib(n-1）和fib(n-
2），而计算fib(n-1）和fib(n-2），又必须先计算fib(n-3）和fib(n-4）。依次类推，直至计算fib⑴和fib(0），分别能
立即得到结果1和0。在递推阶段，必须要有终止递归的情况。例如在函数fib中，当n为1和0的情况。
在回归阶段，当获得最简单情况的解后，逐级返回，依次得到稍复杂问题的解，例如得到fib⑴和fib(0）后，返回得到fib⑵的结果，……，在得到了fib(n-1）和fib(n-2）的结果后，返回得到fib(n）的结果。
在编写递归函数时要注意，函数中的局部变量和参数知识局限于当前调用层，当递推进入“简单问题”层时，原来层次上的参数和局部变量便被隐蔽起来。在一系列“简单问题”层，它们各有自己的参数和局部变量。
由于递归引起一系列的函数调用，并且可能会有一系列的重复计算，递归算法的执行效率相对较低。当某个递归算法能较方便地转换成递推算法时，通常按递推算法编写程序。例如上例计算斐波那契数列的第n项的函数fib(n）应采用递推算法，即从斐波那契数列的前两项出发，逐次由前两项计算出下一项，直至计算出要求的第n项。
【问题】 组合问题
问题描述：找出从自然数1、2、……、n中任取r个数的所有组合。例如n=5，r=3的所有组合为：⑴5、4、3 ⑵5、4、2 ⑶5、4、1
⑷5、3、2 ⑸5、3、1 ⑹5、2、1
⑺4、3、2 ⑻4、3、1 ⑼4、2、1
⑽3、2、1
分析所列的10个组合，可以采用这样的递归思想来考虑求组合函数的算法。设函数为void comb(int
m,int
k）为找出从自然数1、2、……、m中任取k个数的所有组合。当组合的第一个数字选定时，其后的数字是从余下的m-1个数中取k-1数的组合。这就将求m
个数中取k个数的组合问题转化成求m-1个数中取k-1个数的组合问题。设函数引入工作数组a[
]存放求出的组合的数字，约定函数将确定的k个数字组合的第一个数字放在a[k]中，当一个组合求出后，才将a[
]中的一个组合输出。第一个数可以是m、m-1、……、k，函数将确定组合的第一个数字放入数组后，有两种可能的选择，因还未去顶组合的其余元素，继续递
归去确定；或因已确定了组合的全部元素，输出这个组合。细节见以下程序中的函数comb。
【程序】
# include
# define MAXN 100
int a[MAXN];
void comb(int m,int k)
{ int i,j;
for (i=m;i>=k;i--)
{ a[k]=i;
if (k>1）
comb(i-1,k-1）；
else
{ for (j=a[0];j>0;j--)
printf（“%4d”，a[j]);
printf（“\n”）；
}
}
}
void main()
{ a[0]=3;
comb（5,3）；
}
【问题】 背包问题
问题描述：有不同价值、不同重量的物品n件，求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案，使选中物品的总重量不超过指定的限制重量，但选中物品的价值之和最大。
设n
件物品的重量分别为w0、w1、…、wn-1，物品的价值分别为v0、v1、…、vn-1。采用递归寻找物品的选择方案。设前面已有了多种选择的方案，并
保留了其中总价值最大的方案于数组option[ ]，该方案的总价值存于变量maxv。当前正在考察新方案，其物品选择情况保存于数组cop[
]。假定当前方案已考虑了前i-1件物品，现在要考虑第i件物品；当前方案已包含的物品的重量之和为tw；至此，若其余物品都选择是可能的话，本方案能达
到的总价值的期望值为tv。算法引入tv是当一旦当前方案的总价值的期望值也小于前面方案的总价值maxv时，继续考察当前方案变成无意义的工作，应终止
当前方案，立即去考察下一个方案。因为当方案的总价值不比maxv大时，该方案不会被再考察，这同时保证函数后找到的方案一定会比前面的方案更好。
对于第i件物品的选择考虑有两种可能：
⑴ 考虑物品i被选择，这种可能性仅当包含它不会超过方案总重量限制时才是可行的。选中后，继续递归去考虑其余物品的选择。
⑵ 考虑物品i不被选择，这种可能性仅当不包含物品i也有可能会找到价值更大的方案的情况。
按以上思想写出递归算法如下：
try（物品i，当前选择已达到的重量和，本方案可能达到的总价值tv)
{ /*考虑物品i包含在当前方案中的可能性*/
if（包含物品i是可以接受的）
{ 将物品i包含在当前方案中；
if (i
try(i+1,tw+物品i的重量，tv);
else
/*又一个完整方案，因为它比前面的方案好，以它作为最佳方案*/
以当前方案作为临时最佳方案保存；
恢复物品i不包含状态；
}
/*考虑物品i不包含在当前方案中的可能性*/
if （不包含物品i仅是可男考虑的）
if (i
try(i+1,tw,tv-物品i的价值）；
else
/*又一个完整方案，因它比前面的方案好，以它作为最佳方案*/
以当前方案作为临时最佳方案保存；
}
为了理解上述算法，特举以下实例。设有4件物品，它们的重量和价值见表：
物品 0 1 2 3
重量 5 3 2 1
价值 4 4 3 1
并设限制重量为7。则按以上算法，下图表示找解过程。由图知，一旦找到一个解，算法就进一步找更好的佳。如能判定某个查找分支不会找到更好的解，算法不会在该分支继续查找，而是立即终止该分支，并去考察下一个分支。
按上述算法编写函数和程序如下：
【程序】
# include
# define N 100
double limitW,totV,maxV;
int option[N],cop[N];
struct { double weight;
double value;
}a[N];
int n;
void find(int i,double tw,double tv)
{ int k;
/*考虑物品i包含在当前方案中的可能性*/
if (tw+a.weight<=limitW)
{ cop=1;
if (i
else
{ for (k=0;k
option[k]=cop[k];
maxv=tv;
}
cop=0;
}
/*考虑物品i不包含在当前方案中的可能性*/
if (tv-a.value>maxV)
if (i
else
{ for (k=0;k
option[k]=cop[k];
maxv=tv-a.value;
}
}
void main()
{ int k;
double w,v;
printf（“输入物品种数\n”）；
scanf（（“%d”，&n);
printf（“输入各物品的重量和价值\n”）；
for (totv=0.0,k=0;k
{ scanf（“%1f%1f”，&w,&v);
a[k].weight=w;
a[k].value=v;
totV+=V;
}
printf（“输入限制重量\n”）；
scanf（“%1f”，&limitV);
maxv=0.0;
for (k=0;k find(0,0.0,totV);
for (k=0;k
if (option[k]) printf（“%4d”，k+1）；
printf（“\n总价值为%.2f\n”，maxv);
}
作为对比，下面以同样的解题思想，考虑非递归的程序解。为了提高找解速度，程序不是简单地逐一生成所有候选解，而是
从每个物品对候选解的影响来形成值得进一步考虑的候选解，一个候选解是通过依次考察每个物品形成的。对物品i的考察有这样几种情况：当该物品被包含在候选
解中依旧满足解的总重量的限制，该物品被包含在候选解中是应该继续考虑的；反之，该物品不应该包括在当前正在形成的候选解中。同样地，仅当物品不被包括在
候选解中，还是有可能找到比目前临时最佳解更好的候选解时，才去考虑该物品不被包括在候选解中；反之，该物品不包括在当前候选解中的方案也不应继续考虑。
对于任一值得继续考虑的方案，程序就去进一步考虑下一个物品。
【程序】
# include
# define N 100
double limitW;
int cop[N];
struct ele { double weight;
double value;
} a[N];
int k,n;
struct { int ;
double tw;
double tv;
}twv[N];
void next(int i,double tw,double tv)
{ twv.=1;
twv tw=tw;
twv tv=tv;
}
double find(struct ele *a,int n)
{ int i,k,f;
double maxv,tw,tv,totv;
maxv=0;
for (totv=0.0,k=0;k
totv+=a[k].value;
next(0,0.0,totv);
i=0;
While (i>=0)
{ f=twv.;
tw=twv tw;
tv=twv tv;
switch(f)
{ case 1: twv.++;
if (tw+a.weight<=limitW)
if (i
{ next(i+1,tw+a.weight,tv);
i++;
}
else
{ maxv=tv;
for (k=0;k
cop[k]=twv[k].!=0;
}
break;
case 0: i--;
break;
default: twv.=0;
if (tv-a.value>maxv)
if (i
{ next(i+1,tw,tv-a.value);
i++;
}
else
{ maxv=tv-a.value;
for (k=0;k
cop[k]=twv[k].!=0;
}
break;
}
}
return maxv;
}
void main()
{ double maxv;
printf（“输入物品种数\n”）；
scanf（（“%d”，&n);
printf（“输入限制重量\n”）；
scanf（“%1f”，&limitW);
printf（“输入各物品的重量和价值\n”）；
for (k=0;k
scanf（“%1f%1f”，&a[k].weight,&a[k].value);
maxv=find(a,n);
printf（“\n选中的物品为\n”）；
for (k=0;k
if (option[k]) printf（“%4d”，k+1）；
printf（“\n总价值为%.2f\n”，maxv);
}
❼ c语言什么是穷举、递归、迭代算法
穷举法也叫枚举法或列举法。通常对于一些要求得到精确结果而所求结果又不大的时候可用此法,具体的做法就是将所有可能的情况一一举出。
程序调用自身的编程技巧称为递归。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。
代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法，即一次性解决问题。
❽ c语言能给个穷举、迭代、递推的举例（要有分析）。。。
穷举的意思能简单, 就是'一个个猜过去'
比如要破解一个8位数的密码, 就是从00000000到99999999的全部数字一个个试过去
这点数字对现在的计算机来说几乎不要时间
迭代是指循环运算, 比如
for ( int i = 0; i < 99999999; ++i) 这个循环就叫做迭代
至于递推, 以下抄自网络
递推算法是一种用若干步可重复的简运算（规律）来描述复杂问题的方法. 递推是序列计算机中的一种常用算法。它是按照一定的规律来计算序列中的每个项，通常是通过计算机前面的一些项来得出序列中的指定象的值。其思想是把一个复杂的庞大的计算过程转化为简单过程的多次重复，该算法利用了计算机速度快和不知疲倦的机器特点。
植树节那天，有五位同学参加了植树活动，他们完成植树的棵树都不相同。问第一位同学植了多少棵时，他指着旁边的第二位同学说比他多植了两棵；追问第二位同学，他又说比第三位同学多植了两棵；... 如此，都说比另一位同学多植两棵。最后问到第五位同学时，他说自己植了10棵。到底第一位同学植了多少棵树？
分析：设第一位同学植树的棵树为a1,欲求a1，需从第五位同学植树的棵数a5入手，根据“多两棵”这个规律，按照一定顺序逐步进行推算：
(1) a5=10;
(2) a4=a5+2=12;
(3) a3=a4+2=14;
(4) a2=a3+2=16;
(5) a1=a2+2=18;
递推算法以初始（起点）值为基础，用相同的运算规律，逐次重复运算，直至运算结束。这种从“起点”重复相同的方法直至到达一定“边界”，犹如单向运动，用循环可以实现。递推的本质是按规律逐次推出（计算）先一步的结果。
❾ c++中迭代器是什么意思
容器就是数据结构的泛指，迭代器就是指针的泛指，可以指向元素。容器相当于一个储藏柜，里面装的许多不同的物品就像是储存的元素，比如面包、啤酒、苹果、现金。要取得各个物体就得用与各个物体向匹配的工具，如取出面包要用盘子、取出啤酒要用杯子、取出苹果要用篮子、取出现金要用钱包。迭代器的作用就相当于取出物品的工具的抽象，通过迭代器泛指现实生活中从贮藏室中取出物体的工具。C++迭代器是一种检查容器内元素并遍历元素的数据类型。1 Iterator definitionsIn C++, an iterator is any object that, pointing to some element in a range of elements (such as an array or a container), has the ability to iterate through the elements of that range using a set of operators (at least, the increment (++) and dereference (*) operators). The most obvious form of iterator is a pointer: A pointer can point to elements in an array, and can iterate through them using the increment operator (++). But other forms of iterators exist. For example, each container type (such as a vector) has a specific iterator type designed to iterate through its elements in an efficient way.C++迭代器Interator就是一个指向某种STL对象的指针。通过该指针可以简单方便地遍历所有元素。 C++中的iterator为STL中的重要概念。iterator的概念源自于对遍历一个线性容器工具的抽象，即如何你能访问这个容器的某个元素。对于最简单的数组，当然可以用数组的索引值，因为数组是连续存放在内存中的；但对于链表，就必须用指针。除此之外，还有还有很多种数据结构需要提供一个方便的工具来访问其中的元素，方法有ID，关键字等等。为了统一所有的容器的这种工具的使用，一般提供一整套容器的开发者就会用一种方式来表示各种容器的访问工具。例如C＋＋ STL就是使用iterator。MFC自己的容器使用position。C#和java也有自己的方法，但方法是不变的。 iterator的用法可以被统一，但不同的底层容器实现其iterator的原理是不一样的。例如iterator++你可以理解为移动到容器的下一个元素，如果底层如果是数组，把索引值加一就行；如果底层是链表，就得执行类似于m_pCurrent = m_pCurrent-> pNext;的操作。因此每种容器都有自己的iterator实现方法。 C++ STL iterator的常用方法有： iterator++ 移到下个元素 iterator-- 移到上个元素 *iterator 访问iterator所指元素的值 < > == != iterator之间的比较，例如判断哪个元素在前 iterator1 + iterator2 iterator之间的加法运算，类似于指针加法 2 容器的 iterator 类型每种容器类型都定义了自己的C++迭代器类型，如 vector：vector<int>::iterator iter;这符语句定义了一个名为 iter 的变量，它的数据类型是 vector<int> 定义的 iterator 类型。每个标准库容器类型都定义了一个名为 iterator 的成员，这里的 iterator 与迭代器实际类型的含义相同。begin 和 end 操作每种容器都定义了一对命名为 begin 和 end 的函数，用于返回迭代器。如果容器中有元素的话，由 begin 返回的迭代器指向第一个元素： vector<int>::iterator iter = ivec.begin();上述语句把 iter 初始化为由名为 vector 操作返回的值。假设 vector 不空，初始化后，iter 即指该元素为ivec[0]。由end 操作返回的C++迭代器指向 vector 的“末端元素的下一个”。“超出末端迭代器”（off-the-end iterator）。表明它指向了一个不存在的元素。如果 vector 为空，begin 返回的迭代器与 end 返回的迭代器相同。由 end 操作返回的迭代器并不指向 vector 中任何实际的元素，相反，它只是起一个哨兵（sentinel）的作用，表示我们已处理完 vector 中所有元素。a)使用迭代器读取vector中的每一个元素vector<int> ivec(10,1); for(vector<int>::iterator iter=ivec.begin();iter!=ivec.end();++iter){*iter=2; //使用 * 访问迭代器所指向的元素}b)const_iterator只能读取容器中的元素，而不能修改for(vector<int>::const_iterator citer=ivec.begin();citer!=ivec.end();citer++){cout<<*citer; //*citer=3; error}3 vector 迭代器的自增和解引用运算C++迭代器类型定义了一些操作来获取迭代器所指向的元素，并允许程序员将迭代器从一个元素移动到另一个元素。迭代器类型可使用解引用操作符（dereference operator）（*）来访问迭代器所指向的元素：*iter = 0;解引用操作符返回迭代器当前所指向的元素。假设 iter 指向 vector 对象 ivec 的第一元素，那么 *iter 和ivec[0] 就是指向同一个元素。上面这个语句的效果就是把这个元素的值赋为 0。迭代器使用自增操作符向前移动迭代器指向容器中下一个元素。从逻辑上说，C++迭代器的自增操作和int 型对象的自增操作类似。对 int 对象来说，操作结果就是把 int 型值“加 1”，而对迭代器对象则是把容器中的迭代器“向前移动一个位置”。因此，如果 iter 指向第一个元素，则 ++iter 指向第二个元素。由于 end 操作返回的迭代器不指向任何元素，因此不能对它进行解引用或自增操作。
❿ c语言 迭代法
迭代法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程。
fun函数设置循环，当x0-x1的绝对值小于0.000001循环结束。
#include
<stdio.h>
#include
<math.h>
float
fun()
{float
x,n=0.0,root;
while(root>=0.000001||root<=-0.000001)
{
x=n;
n=cos(x);
root=x-n;
}
root=n;
return
root
;
}
void
main()
{
float
f=fun();
printf("root=%f\n",f);
}