近似搜尋如何有效率地找到近似解而不具有單調性？

理解近似搜尋

近似搜尋模仿二分搜尋的效率，沒有嚴格的單調性限制。它可以逼近指定域內的值或參數，例如實數（雙精度）。

演算法說明：

給定一個函數y=f(x ）和所需的y 值(y0)，該演算法尋求在[a0, a1]範圍內找到x0，使得f(x0) 接近y0。它以定義的步長 (da) 迭代評估此範圍內的點 x(i)，並選擇使誤差最小化的點 aa |f(x(i)) - y0|。

遞歸精度增強：

為了提高精度，演算法遞歸地細化圍繞 aa 的搜尋範圍，將 da 減少係數為 0.1。此過程持續進行，直到達到所需的精確度或最大遞歸次數。

實作：

名為「approx」的 C 類別實作此演算法。它允許使用搜尋參數（a0、a1、da、n、e）進行初始化，其中 n 指定遞歸次數，e 是指向錯誤變數的指標。 「step()」方法迭代點 x(i)，更新最佳解 aa，並調整搜尋參數以進行遞歸細化。

範例用法：

註解：

這個近似值可以是巢狀用於多維應用程式。然而，仔細定義搜尋間隔並選擇適當的步長以優化效率至關重要。

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