軟體工程什麼是迭代計劃

⑴ 開發過程中據說的迭代是什麼意思

迭代是重復反饋過程的活動，其目的通常是為了逼近所需目標或結果。每一次對過程的重復稱為一次「迭代」，而每一次迭代得到的結果會作為下一次迭代的初始值。

⑵ 什麼是迭代式開發

我們的軟體開發存在巨大的風險，但問題到底出在哪裡呢？這對於問題的解決至關重要。 1. 我們在沒有深刻理解業務需求的情況下就必須完成需求分析； 2. 客戶在沒有弄明白自己的真正需求的情況下就被要求確定軟體的業務需求； 3. 我們在沒有與客戶再次溝通的情況下埋頭苦幹，直到完成開發並交付客戶。 既然問題出在這里，我們就可以制訂我們的解決辦法： 1. 業務需求的分析不再是一蹴而就，而是貫穿軟體開發的始終。一方面，我們在與客戶的持續溝通中加深業務領域的理解，進而加深對業務需求的理解，另一方面，客戶也在加深對軟體的理解，進而完善自己的需求。 2. 軟體開發的過程不再是單反面的埋頭苦幹，而是雙方的良性互動。定期的用戶體驗，可使用戶及時了解項目進度，發現軟體問題，並及時提出來予以糾正，使軟體的開發不斷朝著正確的方向前進。 這就是迭代式開發。它是對以往開發模式的一種革新，但不是對以往開發模式的完全否定與摒棄，而是一種改造。 以往的瀑布式軟體開發模式將整個軟體開發過程分為四個階段：需求分析、設計、開發、測試。與瀑布式軟體開發不同，迭代式軟體開發首先將整個開發過 程分為一個又一個的小段，每個小段大概在20個工作日左右，被稱為「迭代（Iteration）」。一個迭代就是一個小的開發過程，如同瀑布式開發一樣被 分為四個階段：需求分析、設計、開發、測試。 採用迭代式開發，就是將以往的一個瀑布，變成了數個循環往復的瀑布，使軟體以進化的方式逐漸推進。 最初的迭代，開發的是軟體最基本最主要的功能，經過第一次迭代以後交付給客戶。這時候客戶看到的，不再是虛無縹緲的需求描述，而是實實在在的軟體 界面。在此基礎上，客戶可能會認可我們的設計，也可能提出一些改進意見。修改這些意見，開始進入第二次迭代。第二次迭代可能是在第一次迭代的基礎上進一步 豐富和完善功能，也可能是進一步實現其它第一次迭代還未實現的功能，之後再次交付客戶。 如此循環往復，使我們不斷在需求分析、設計、開發、測試，以及交付中，推進我們的軟體開發。這樣的開發過程，註定最終交付給客戶的是他們滿意的軟體。這就是迭代式軟體開發。

⑶ Fluent軟體的迭代是什麼意思啊

Fluent很合適，首先對軸承進行建模（可以用ProE建，導入GAMBIT，但推薦結構不復雜的話就GAMBIT直接建，GAMBIT建立的是流域的特點和其他建模軟體有點不同），網格劃分，導入Fluent設置完迭代計算就行了，流場和壓力（靜壓，動壓皆可）場都能輸出。

初學的話推薦找本Fluent教材先做幾個案例，北理出版的一本Fluent教程就不錯

⑷ 什麼是迭代

迭代器就是標准庫里的指針，多了很多功能
另外
迭代器可以用來操縱容器

容器就是stl版的數組。。

⑸ 軟體工程中 詳細設計是一個迭代過程，對不對為什麼

人的認識是不可能一下達到全面的，這個迭代過程是必然的。尤其是對於大型軟體這樣一個復雜的系統而言。
其實我這個回答太理論了，你的命題其實更多的是實踐經驗的總結。一個十幾年經驗的軟體開發者。

⑹ 開發過程中據說的迭代是什麼意思

迭代是重復反饋過程的活動，其目的通常是為了逼近所需目標或結果。每一次對過程的重復稱為一次「迭代」，而每一次迭代得到的結果會作為下一次迭代的初始值。

重復執行一系列運算步驟，從前面的量依次求出後面的量的過程。此過程的每一次結果，都是由對前一次所得結果施行相同的運算步驟得到的。例如利用迭代法*求某一數學問題的解。

對計算機特定程序中需要反復執行的子程序*(一組指令)，進行一次重復，即重復執行程序中的循環，直到滿足某條件為止，亦稱為迭代。

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相關概念

函數

在數學中，迭代函數是在分形和動力系統中深入研究的對象。迭代函數是重復的與自身復合的函數，這個過程叫做迭代。

模型

迭代模型是RUP（Rational Unified Process，統一軟體開發過程，統一軟體過程）推薦的周期模型。

演算法

迭代演算法是用計算機解決問題的一種基本方法。它利用計算機運算速度快、適合做重復性操作的特點，讓計算機對一組指令（或一定步驟）進行重復執行，在每次執行這組指令（或這些步驟）時，都從變數的原值推出它的一個新值。

方法

迭代的方式就有所不同，假如這個產品要求6個月交貨，我在第一個月就會拿出一個產品來，當然，這個產品會很不完善，會有很多功能還沒有添加進去，bug很多，還不穩定，但客戶看了以後，會提出更詳細的修改意見。

這樣，你就知道自己距離客戶的需求有多遠，我回家以後，再花一個月，在上個月所作的需求分析、框架設計、代碼、測試等等的基礎上，進一步改進，又拿出一個更完善的產品來，給客戶看，讓他們提意見。

就這樣，我的產品在功能上、質量上都能夠逐漸逼近客戶的要求，不會出現我花了大量心血後，直到最後發布之時才發現根本不是客戶要的東西的情況。

優勢

這樣的方法很不錯，但他也有自己的缺陷，那就是周期長、成本很高。在應付大項目、高風險項目——就比如是太空梭的控制系統時，迭代的成本比項目失敗的風險成本低得多，用這種方式明顯有優勢。

如果你是給自己的單位開發一個小MIS，自己也比較清楚需求，工期上也不過花上個把月的時間，用迭代就有點殺雞用了牛刀，那還是瀑布模型更管用，即使是做得不對，頂多再花一個月重來，沒什麼了不起。

⑺ 什麼叫迭代啊。。

迭代演算法是用計算機解決問題的一種基本方法。它利用計算機運算速度快、適合做重復性操作的特點，讓計算機對一組指令（或一定步驟）進行重復執行，在每次執行這組指令（或這些步驟）時，都從變數的原值推出它的一個新值。

利用迭代演算法解決問題，需要做好以下三個方面的工作：

一、確定迭代變數。在可以用迭代演算法解決的問題中，至少存在一個直接或間接地不斷由舊值遞推出新值的變數，這個變數就是迭代變數。

二、建立迭代關系式。所謂迭代關系式，指如何從變數的前一個值推出其下一個值的公式（或關系）。迭代關系式的建立是解決迭代問題的關鍵，通常可以使用遞推或倒推的方法來完成。

三、對迭代過程進行控制。在什麼時候結束迭代過程？這是編寫迭代程序必須考慮的問題。不能讓迭代過程無休止地重復執行下去。迭代過程的控制通常可分為兩種情況：一種是所需的迭代次數是個確定的值，可以計算出來；另一種是所需的迭代次數無法確定。對於前一種情況，可以構建一個固定次數的循環來實現對迭代過程的控制；對於後一種情況，需要進一步分析出用來結束迭代過程的條件。

例 1 ： 一個飼養場引進一隻剛出生的新品種兔子，這種兔子從出生的下一個月開始，每月新生一隻兔子，新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去，問到第 12 個月時，該飼養場共有兔子多少只？

分析： 這是一個典型的遞推問題。我們不妨假設第 1 個月時兔子的只數為 u 1 ，第 2 個月時兔子的只數為 u 2 ，第 3 個月時兔子的只數為 u 3 ，……根據題意，「這種兔子從出生的下一個月開始，每月新生一隻兔子」，則有

u 1 ＝ 1 ， u 2 ＝ u 1 ＋ u 1 × 1 ＝ 2 ， u 3 ＝ u 2 ＋ u 2 × 1 ＝ 4 ，……

根據這個規律，可以歸納出下面的遞推公式：

u n ＝ u n － 1 × 2 (n ≥ 2)

對應 u n 和 u n － 1 ，定義兩個迭代變數 y 和 x ，可將上面的遞推公式轉換成如下迭代關系：

y=x*2

x=y

讓計算機對這個迭代關系重復執行 11 次，就可以算出第 12 個月時的兔子數。參考程序如下：

cls

x=1

for i=2 to 12

y=x*2

x=y

next i

print y

end

例 2 ： 阿米巴用簡單分裂的方式繁殖，它每分裂一次要用 3 分鍾。將若干個阿米巴放在一個盛滿營養參液的容器內， 45 分鍾後容器內充滿了阿米巴。已知容器最多可以裝阿米巴 2 20 個。試問，開始的時候往容器內放了多少個阿米巴？請編程序算出。

分析： 根據題意，阿米巴每 3 分鍾分裂一次，那麼從開始的時候將阿米巴放入容器裡面，到 45 分鍾後充滿容器，需要分裂 45/3=15 次。而「容器最多可以裝阿米巴 2 20 個」，即阿米巴分裂 15 次以後得到的個數是 2 20 。題目要求我們計算分裂之前的阿米巴數，不妨使用倒推的方法，從第 15 次分裂之後的 2 20 個，倒推出第 15 次分裂之前（即第 14 次分裂之後）的個數，再進一步倒推出第 13 次分裂之後、第 12 次分裂之後、……第 1 次分裂之前的個數。

設第 1 次分裂之前的個數為 x 0 、第 1 次分裂之後的個數為 x 1 、第 2 次分裂之後的個數為 x 2 、……第 15 次分裂之後的個數為 x 15 ，則有

x 14 =x 15 /2 、 x 13 =x 14 /2 、…… x n-1 =x n /2 (n ≥ 1)

因為第 15 次分裂之後的個數 x 15 是已知的，如果定義迭代變數為 x ，則可以將上面的倒推公式轉換成如下的迭代公式：

x=x/2 （ x 的初值為第 15 次分裂之後的個數 2 20 ）

讓這個迭代公式重復執行 15 次，就可以倒推出第 1 次分裂之前的阿米巴個數。因為所需的迭代次數是個確定的值，我們可以使用一個固定次數的循環來實現對迭代過程的控制。參考程序如下：

cls

x=2^20

for i=1 to 15

x=x/2

next i

print x

end

例 3 ： 驗證谷角猜想。日本數學家谷角靜夫在研究自然數時發現了一個奇怪現象：對於任意一個自然數 n ，若 n 為偶數，則將其除以 2 ；若 n 為奇數，則將其乘以 3 ，然後再加 1 。如此經過有限次運算後，總可以得到自然數 1 。人們把谷角靜夫的這一發現叫做「谷角猜想」。

要求：編寫一個程序，由鍵盤輸入一個自然數 n ，把 n 經過有限次運算後，最終變成自然數 1 的全過程列印出來。

分析： 定義迭代變數為 n ，按照谷角猜想的內容，可以得到兩種情況下的迭代關系式：當 n 為偶數時， n=n/2 ；當 n 為奇數時， n=n*3+1 。用 QBASIC 語言把它描述出來就是：

if n 為偶數 then

n=n/2

else

n=n*3+1

end if

這就是需要計算機重復執行的迭代過程。這個迭代過程需要重復執行多少次，才能使迭代變數 n 最終變成自然數 1 ，這是我們無法計算出來的。因此，還需進一步確定用來結束迭代過程的條件。仔細分析題目要求，不難看出，對任意給定的一個自然數 n ，只要經過有限次運算後，能夠得到自然數 1 ，就已經完成了驗證工作。因此，用來結束迭代過程的條件可以定義為： n=1 。參考程序如下：

cls

input "Please input n=";n

do until n=1

if n mod 2=0 then

rem 如果 n 為偶數，則調用迭代公式 n=n/2

n=n/2

print "—";n;

else

n=n*3+1

print "—";n;

end if

loop

end

迭代法

迭代法是用於求方程或方程組近似根的一種常用的演算法設計方法。設方程為f(x)=0，用某種數學方法導出等價的形式x=g(x)，然後按以下步驟執行：
（1） 選一個方程的近似根，賦給變數x0；
（2） 將x0的值保存於變數x1，然後計算g(x1)，並將結果存於變數x0；
（3） 當x0與x1的差的絕對值還小於指定的精度要求時，重復步驟（2）的計算。
若方程有根，並且用上述方法計算出來的近似根序列收斂，則按上述方法求得的x0就認為是方程的根。上述演算法用C程序的形式表示為：
【演算法】迭代法求方程的根
{ x0=初始近似根；
do {
x1=x0；
x0=g(x1)； /*按特定的方程計算新的近似根*/
} while ( fabs(x0-x1)>Epsilon)；
printf(「方程的近似根是%f\n」，x0)；
}
迭代演算法也常用於求方程組的根，令
X=（x0，x1，…，xn-1）
設方程組為：
xi=gi(X) (I=0，1，…，n-1)
則求方程組根的迭代演算法可描述如下：
【演算法】迭代法求方程組的根
{ 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(「變數x[%d]的近似根是 %f」，I，x)；
printf(「\n」)；
}
具體使用迭代法求根時應注意以下兩種可能發生的情況：
（1） 如果方程無解，演算法求出的近似根序列就不會收斂，迭代過程會變成死循環，因此在使用迭代演算法前應先考察方程是否有解，並在程序中對迭代的次數給予限制；
（2） 方程雖然有解，但迭代公式選擇不當，或迭代的初始近似根選擇不合理，也會導致迭代失敗。
遞歸

遞歸是設計和描述演算法的一種有力的工具，由於它在復雜演算法的描述中被經常採用，為此在進一步介紹其他演算法設計方法之前先討論它。
能採用遞歸描述的演算法通常有這樣的特徵：為求解規模為N的問題，設法將它分解成規模較小的問題，然後從這些小問題的解方便地構造出大問題的解，並且這些規模較小的問題也能採用同樣的分解和綜合方法，分解成規模更小的問題，並從這些更小問題的解構造出規模較大問題的解。特別地，當規模N=1時，能直接得解。
【問題】 編寫計算斐波那契（Fibonacci）數列的第n項函數fib（n）。
斐波那契數列為：0、1、1、2、3、……，即：
fib(0)=0;
fib(1)=1;
fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2) （當n>1時）。
寫成遞歸函數有：
int fib(int n)
{ if (n==0) return 0;
if (n==1) return 1;
if (n>1) return fib(n-1)+fib(n-2);
}
遞歸演算法的執行過程分遞推和回歸兩個階段。在遞推階段，把較復雜的問題（規模為n）的求解推到比原問題簡單一些的問題（規模小於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)。也就是說，為計算fib(n)，必須先計算fib(n-1)和fib(n- 2)，而計算fib(n-1)和fib(n-2)，又必須先計算fib(n-3)和fib(n-4)。依次類推，直至計算fib(1)和fib(0)，分別能立即得到結果1和0。在遞推階段，必須要有終止遞歸的情況。例如在函數fib中，當n為1和0的情況。
在回歸階段，當獲得最簡單情況的解後，逐級返回，依次得到稍復雜問題的解，例如得到fib(1)和fib(0)後，返回得到fib(2)的結果，……，在得到了fib(n-1)和fib(n-2)的結果後，返回得到fib(n)的結果。
在編寫遞歸函數時要注意，函數中的局部變數和參數知識局限於當前調用層，當遞推進入「簡單問題」層時，原來層次上的參數和局部變數便被隱蔽起來。在一系列「簡單問題」層，它們各有自己的參數和局部變數。
由於遞歸引起一系列的函數調用，並且可能會有一系列的重復計算，遞歸演算法的執行效率相對較低。當某個遞歸演算法能較方便地轉換成遞推演算法時，通常按遞推演算法編寫程序。例如上例計算斐波那契數列的第n項的函數fib(n)應採用遞推演算法，即從斐波那契數列的前兩項出發，逐次由前兩項計算出下一項，直至計算出要求的第n項。
【問題】 組合問題
問題描述：找出從自然數1、2、……、n中任取r個數的所有組合。例如n=5，r=3的所有組合為： （1）5、4、3 （2）5、4、2 （3）5、4、1
（4）5、3、2 （5）5、3、1 （6）5、2、1
（7）4、3、2 （8）4、3、1 （9）4、2、1
（10）3、2、1
分析所列的10個組合，可以採用這樣的遞歸思想來考慮求組合函數的演算法。設函數為void comb(int m,int k)為找出從自然數1、2、……、m中任取k個數的所有組合。當組合的第一個數字選定時，其後的數字是從餘下的m-1個數中取k-1數的組合。這就將求m 個數中取k個數的組合問題轉化成求m-1個數中取k-1個數的組合問題。設函數引入工作數組a[ ]存放求出的組合的數字，約定函數將確定的k個數字組合的第一個數字放在a[k]中，當一個組合求出後，才將a[ ]中的一個組合輸出。第一個數可以是m、m-1、……、k，函數將確定組合的第一個數字放入數組後，有兩種可能的選擇，因還未去頂組合的其餘元素，繼續遞歸去確定；或因已確定了組合的全部元素，輸出這個組合。細節見以下程序中的函數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);
}
【問題】 背包問題
問題描述：有不同價值、不同重量的物品n件，求從這n件物品中選取一部分物品的選擇方案，使選中物品的總重量不超過指定的限制重量，但選中物品的價值之和最大。
設n 件物品的重量分別為w0、w1、…、wn-1，物品的價值分別為v0、v1、…、vn-1。採用遞歸尋找物品的選擇方案。設前面已有了多種選擇的方案，並保留了其中總價值最大的方案於數組option[ ]，該方案的總價值存於變數maxv。當前正在考察新方案，其物品選擇情況保存於數組cop[ ]。假定當前方案已考慮了前i-1件物品，現在要考慮第i件物品；當前方案已包含的物品的重量之和為tw；至此，若其餘物品都選擇是可能的話，本方案能達到的總價值的期望值為tv。演算法引入tv是當一旦當前方案的總價值的期望值也小於前面方案的總價值maxv時，繼續考察當前方案變成無意義的工作，應終止當前方案，立即去考察下一個方案。因為當方案的總價值不比maxv大時，該方案不會被再考察，這同時保證函數後找到的方案一定會比前面的方案更好。
對於第i件物品的選擇考慮有兩種可能：
（1） 考慮物品i被選擇，這種可能性僅當包含它不會超過方案總重量限制時才是可行的。選中後，繼續遞歸去考慮其餘物品的選擇。
（2） 考慮物品i不被選擇，這種可能性僅當不包含物品i也有可能會找到價值更大的方案的情況。
按以上思想寫出遞歸演算法如下：
try(物品i，當前選擇已達到的重量和，本方案可能達到的總價值tv)
{ /*考慮物品i包含在當前方案中的可能性*/
if(包含物品i是可以接受的)
{ 將物品i包含在當前方案中；
if (i
try(i+1,tw+物品i的重量,tv);
else
/*又一個完整方案，因為它比前面的方案好，以它作為最佳方案*/
以當前方案作為臨時最佳方案保存;
恢復物品i不包含狀態；
}
/*考慮物品i不包含在當前方案中的可能性*/
if (不包含物品i僅是可男考慮的)
if (i
try(i+1,tw,tv-物品i的價值)；
else
/*又一個完整方案，因它比前面的方案好，以它作為最佳方案*/
以當前方案作為臨時最佳方案保存;
}
為了理解上述演算法，特舉以下實例。設有4件物品，它們的重量和價值見表：
物品 0 1 2 3
重量 5 3 2 1
價值 4 4 3 1

並設限制重量為7。則按以上演算法，下圖表示找解過程。由圖知，一旦找到一個解，演算法就進一步找更好的佳。如能判定某個查找分支不會找到更好的解，演算法不會在該分支繼續查找，而是立即終止該分支，並去考察下一個分支。

按上述演算法編寫函數和程序如下：
【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;
/*考慮物品i包含在當前方案中的可能性*/
if (tw+a.weight<=limitW)
{ cop=1;
if (i
else
{ for (k=0;k
option[k]=cop[k];
maxv=tv;
}
cop=0;
}
/*考慮物品i不包含在當前方案中的可能性*/
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(「輸入物品種數\n」);
scanf((「%d」,&n);
printf(「輸入各物品的重量和價值\n」);
for (totv=0.0,k=0;k
{ scanf(「%1f%1f」,&w,&v);
a[k].weight=w;
a[k].value=v;
totV+=V;
}
printf(「輸入限制重量\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總價值為%.2f\n」,maxv);
}
作為對比，下面以同樣的解題思想，考慮非遞歸的程序解。為了提高找解速度，程序不是簡單地逐一生成所有候選解，而是從每個物品對候選解的影響來形成值得進一步考慮的候選解，一個候選解是通過依次考察每個物品形成的。對物品i的考察有這樣幾種情況：當該物品被包含在候選解中依舊滿足解的總重量的限制，該物品被包含在候選解中是應該繼續考慮的；反之，該物品不應該包括在當前正在形成的候選解中。同樣地，僅當物品不被包括在候選解中，還是有可能找到比目前臨時最佳解更好的候選解時，才去考慮該物品不被包括在候選解中；反之，該物品不包括在當前候選解中的方案也不應繼續考慮。對於任一值得繼續考慮的方案，程序就去進一步考慮下一個物品。
【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(「輸入物品種數\n」);
scanf((「%d」,&n);
printf(「輸入限制重量\n」);
scanf(「%1f」,&limitW);
printf(「輸入各物品的重量和價值\n」);
for (k=0;k
scanf(「%1f%1f」,&a[k].weight,&a[k].value);
maxv=find(a,n);
printf(「\n選中的物品為\n」);
for (k=0;k
if (option[k]) printf(「%4d」,k+1);
printf(「\n總價值為%.2f\n」,maxv);
}

遞歸的基本概念和特點
程序調用自身的編程技巧稱為遞歸（ recursion）。
一個過程或函數在其定義或說明中又直接或間接調用自身的一種方法，它通常把一個大型復雜的問題層層轉化為一個與原問題相似的規模較小的問題來求解，遞歸策略只需少量的程序就可描述出解題過程所需要的多次重復計算，大大地減少了程序的代碼量。遞歸的能力在於用有限的語句來定義對象的無限集合。用遞歸思想寫出的程序往往十分簡潔易懂。
一般來說，遞歸需要有邊界條件、遞歸前進段和遞歸返回段。當邊界條件不滿足時，遞歸前進；當邊界條件滿足時，遞歸返回。
注意：
(1) 遞歸就是在過程或函數里調用自身;
(2) 在使用遞增歸策略時，必須有一個明確的遞歸結束條件，稱為遞歸出口。

⑻ 如何制定產品迭代計劃

產品進行迭代的流程計劃如下：

1.需求選定階段

先從需求池中提取需求，作為本周期內需要開發的內容，並進行優先順序排序；排序順序如下：

• 符合產品定位的需求優先開發

• ROI(投資回報率)高的優先開發

• 嚴重影響用戶體驗的優先開發

2.需求評估階段

召集相關部門和人員進行本周期的需求評估，以確定最終的開發內容，以及各部門工作的排期。開發文檔越詳細越細致越好，有利於項目的推進。

3.需求落地（設計與開發）

這是一個至關重要的環節，直接決定著本周期內的需求迭代能否成功。掌握項目的實際進度至關重要，在進度緩慢的時候向相關負責人做出反饋。

4.需求測試

在這個環節，我們要將本周期內開發完成的需求全部提交測試。需求測試分為兩部分，第一部分整體邏輯測試，第二部分是提交QA測試。跟進測試進度，在測試同事對提測內容和邏輯有疑問時，需要及時解答。

5.產品上線

到需求測試為止的工作全部完成，即意味著本周期內需要開發的需求已經全部實現，且沒有任何問題，產品可以上線，迭代完成！不過迭代完成後，還需要進行一次線上回測，最大限度地確保產品不存在任何問題。如果出現問題需要修復請快速聯系技術部門進行修復，不能修復需要告知運營部門給用戶合理的解釋。

一個產品的迭代實際上是循環往復不間斷的。要在連續更替的迭代周期當中做好每一個階段的工作也不是一件容易的事情。有一些需要注意的事項：

• 科學設置迭代周期長度

• 將信息傳達落實到位

• 合理地跟進項目進度

• 建立應急機制

• 適當地貢獻出你的碎片時間

• 關於正確的心態與做法

⑼ 什麼是迭代開發

迭代式開發也被稱作迭代增量式開發或迭代進化式開發，是
一種與傳統的瀑布式開發相反的軟體開發過程，它彌補了傳
統開發方式中的一些弱點，具有更高的成功率和生產率。
 在迭代式開發方法中，整個開發工作被組織為一系列的短小
的、固定長度（如3周）的小項目，被稱為一系列的迭代。
每一次迭代都包括了定義、需求分析、設計、實現與測試。
採用這種方法，開發工作可以在需求被完整地確定之前啟動，
並在一次迭代中完成系統的一部分功能或業務邏輯的開發工
作。再通過客戶的反饋來細化需求，並開始新一輪的迭代。