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每次调用factorial都会生成一个新的栈帧。这些栈帧的创建和销毁使得递归因子比其迭代部分慢。在调用开始和返回之前的这些栈帧累积是可能耗尽栈空间并使程序崩溃。

但是这些担忧通常是理论上的。例如，栈帧 factorial每个占用16个字节(这可以根据栈对齐和其他因素而变化)。如果您在计算机上运行现代x86 Linux内核，通常默认有8兆字节的堆栈空间，因此factorial n最多可以处理512,000。这是一个巨大数，需要8,971,833位来表示这个数，所以栈空间是我们问题中最少的：一个微弱的整数 - 甚至是64位 - 在我们用完栈空间之前会溢出数万次。

我们稍后会看一下CPU的使用情况，但是现在让我们从位和字节中退一步，看看递归作为一种通用技术。我们的阶乘算法归结为将整数N，N-1，... 1推入堆栈，然后以相反的顺序将它们相乘。我们使用程序的调用堆栈执行此操作的前提是：我们可以在堆上分配堆栈并使用它。虽然调用堆栈确实具有特殊属性，但它只是您可以使用的另一种数据结构。

一旦你看到调用堆栈作为一个数据结构，其他东西就变得豁然开朗了：将本身之前所有这些整数累加起来再乘以自身这显然不是明智的选择。 使用迭代过程计算阶乘更为明智。

有一个传统的面试问题，在迷宫中放一只老鼠，你帮助老鼠找奶酪，假设老鼠可以在迷宫中向左或向右转。你会如何建模并解决这个问题?

像生活中的大多数问题一样，你可以将这种啮齿动物的任务抽象到一个图形，特别是一个二叉树，其中节点代表迷宫中的位置。然后你可以尽可能地让鼠标左转，当它到达死胡同时回溯然后右转。下图就是老鼠路径 ：


 

预测性维护通过持续监测和分析机器健康状况来主动诊断和预测故障，从而克服了这些缺陷。作为工业4.0革命的核心支柱，预测性维护利用新一代物联网技术来收集机器内部所有事件的数据。将丰富的实时和历史资产数据与机器学习和预测分析相结合，可以有效地研究和确定不同的故障类型及其根本原因和之前的症状。一旦设备出现危险信号，就可以安排检查和维修，以避免灾难性停机事件发生。

与预防性维护相反，预测性维护利用有关实际资产绩效的大量数据，而不是推测的定期计划。这消除了过度检修和由此导致的停机时间，同时仍可确保无缝且可靠的设备运行，以实现最佳的产量。据德勤称，预测性维护平均可将生产效率提高25%，将故障减少70%，并将维护成本降低25%。适当的维护还有助于延长资产的使用寿命。

预测性维护的振动监测

对于广泛应用于各行各业的旋转设备来说，振动即使不是即将发生故障的首要指标，也是其中之一。振动强度的不必要增加会对部件产生有害的力，从而危及设备的使用寿命和质量。如果不及时干预，设备故障和流程关闭是不可避免的。

配备传感器(如加速计)的机器可以让制造商随时掌握振动模式的任何变化。持续监测非常有益，因为振动问题通常不会升级并导致设备损坏。通过在早期阶段密切监控和检测趋势，技术人员将有足够的时间在故障发生前进行应对。

无线振动监测

虽然振动传感器在工业环境中并不是新鲜事物，但较旧的传感器类型通常是基于有线的，因此部署流程繁杂且昂贵。因此，它们的适用性通常仅限于高价值的关键资产。另一种收集振动数据的方法是让技术人员使用便携式设备进行定期测量。不用说，这是耗时且劳动密集型的，但却无法提供对机器运行状况的无缝、持续的见解。这在两次检查之间的时间间隔内，有可能出现问题，并且在发现损坏之前无人处理。

使传感器具有无线连接，有望满足大规模、远程振动监测的预测性维护需求。在大多数情况下，传感器需要每分钟或每几分钟发送一次振动数据，因此无线通信比有线通信提供了一种可行且更具成本效益的选择。利用超低功耗技术，如低功耗广域网(LPWAN)，传感器网络可以使用独立电池自供电，可以运行数年，从而大大简化了安装和维护。更重要的是，远程和亚GHz无线链路可确保在广阔的金属工业环境中从分布式传感器进行可靠的数据传输，同时避免来自拥挤2.4GHz频段的干扰。它还支持星形拓扑部署，与网状网络相比，它的设置和管理要简单得多。

随着工业4.0的不断发展，预测性维护策略使制造商在优化资产正常运行时间和效率方面取得了长足的进步。在这种情况下，无线振动监测使技术人员能够以前所未有的规模获得关于机器性能的关键且可操作的数据，从而将预测性维护变为现实。


 

（编辑：广安站长网）

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