给出计算[tex=0.929x1.0]wkiCYdeqXpPc7qfvyQ85kg==[/tex]的递归算法，其中[tex=0.643x0.786]SBMIs+VUk7//BOpfqlQl0w==[/tex]是一个非负整数。
举一反三
- 利用事实[tex=8.0x1.5]aS26RznP7PwF1uvSFSfZg/Xphsw8DJgCuevf7gHyGHo=[/tex],设计一个求[tex=1.0x1.214]S08+KKG98HbrAJCN7f6pjg==[/tex]的递归算法，其中[tex=0.643x0.786]SBMIs+VUk7//BOpfqlQl0w==[/tex]是一个非负整数。然后证明该算法的正确性。
- [tex=0.643x0.786]SBMIs+VUk7//BOpfqlQl0w==[/tex]阶矩阵[tex=0.929x1.0]zkuxy59wnc0FrSuUc1OFF6pw7am5S+IP5AAfiovVsGI=[/tex]与对角矩阵相似的充要条件是 未知类型：{'options': ['[tex=0.929x1.0]zkuxy59wnc0FrSuUc1OFF6pw7am5S+IP5AAfiovVsGI=[/tex]有[tex=0.643x0.786]SBMIs+VUk7//BOpfqlQl0w==[/tex]个互不相同的特征值', '[tex=0.929x1.0]zkuxy59wnc0FrSuUc1OFF6pw7am5S+IP5AAfiovVsGI=[/tex]有[tex=0.643x0.786]SBMIs+VUk7//BOpfqlQl0w==[/tex]个互不相同的特征向量', '[tex=0.929x1.0]zkuxy59wnc0FrSuUc1OFF6pw7am5S+IP5AAfiovVsGI=[/tex]有[tex=0.643x0.786]SBMIs+VUk7//BOpfqlQl0w==[/tex]个线性无关的特征向量', '[tex=0.929x1.0]zkuxy59wnc0FrSuUc1OFF6pw7am5S+IP5AAfiovVsGI=[/tex]有[tex=0.643x0.786]SBMIs+VUk7//BOpfqlQl0w==[/tex]个两两正交的特征向量'], 'type': 102}
- 给出当[tex=0.643x0.786]SBMIs+VUk7//BOpfqlQl0w==[/tex]是正整数而[tex=0.571x0.786]c5VsltFnl9nO0qB/vNKOWA==[/tex]是整数时，只用加法计算[tex=1.214x0.786]hQtbsuRWuv6lJKs6ClTDKA==[/tex]的递归算法。
- 需要用多少字节来编码[tex=0.643x0.786]SBMIs+VUk7//BOpfqlQl0w==[/tex]位的数据，其中[tex=0.643x0.786]SBMIs+VUk7//BOpfqlQl0w==[/tex]等于7
- 证明:只要[tex=0.643x0.786]SBMIs+VUk7//BOpfqlQl0w==[/tex]是一个非负整数，则[tex=17.929x1.571]gb7/rHUicIh5zZQdtckhwIqwLK8SxnMNsoX1RfjIbxSbZuRqJmsagk7tuQdMPlrx9DmI5ZyvR8T3Na+zJlN31+7ohcxTVkkplIsJcxKwzks=[/tex]