博客
关于我
蓝桥杯:FJ的字符串(Python解释)
阅读量:502 次
发布时间:2019-03-07

本文共 456 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

生成满足条件的字符串可以通过递归的方式来实现。每个字符串AN由两部分组成,分别是A(n-1)和中间插入的新字符,再次递归下去,直到最底层。这种方法类似于二叉树的层序遍历,从而生成所需的字符串模式。

AN的生成规律可以总结为:对于每个n,AN = A(n-1) + 当前字符 + A(n-1),其中当前字符是按顺序递增的字母,从A开始依次循环。这样,AN就形成一个递归结构,借助于递归的特性,逐层展开,最终生成所需的字符串。

def FJ(n):    if n == 0:        return ""    else:        middle_char = chr(65 + n)        return FJ(n-1) + middle_char + FJ(n-1)print(FJ(n))

第n次递归调用中加入的字符是其次 الأن结构,整个过程类似于层序生成字符串,每次添加新的中间字符,并拼接左右结构,形成对称的结果。这种结构使得生成的字符串具有对称性,并且随着n的增加,长度呈指数级增长。

转载地址:http://ntijz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布, 正式开源文本图像智能分析利器
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>