前言:本篇文章只是记录王争的数据结构与算法之美的学习笔记,写下来能强迫自己系统的再过一遍,加深理解。这门课
以实际开发中遇到的问题为例
,引入解决问题涉及到的的数据结构和算法,但不会讲的太细,最好结合一本实体书进行学习。
在求解链表的问题时,经常会用到递归,并且之后的 DFS 深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等,所以我们必须要了解递归。
1. 递归
去的过程叫"递",回来的过程叫"归",基本上,所有的递归问题都可以用递推公式
来表示。
举个例子,看电影去时,不知道自己是第几排了,可以问前面一排的人他是第几排,只要在他的数字上+1,就可以了,但是前面的人也不清楚,所以他也问他前面的人,这样一排一排的问,直到问道第一排,第一排的人说我在第一排,然后一排一排的再把数字传回来,直到你前面的人告诉你他在哪一排,于是就知道答案了,我们用递推公式表示出来:
f(n) = f(n-1)+1,其中 f(1) = 1
改成递归代码如下:
int f(int n){
if(n == 1) return 1;
return f(n-1) + 1;
}
2. 递归需要满足的三个条件
- 一个问题的解可以分解为几个子问题的解
- 这个问题与分解之后的子问题,除了数据规模不同,求解思路完全一样
- 存在
递归终止条件
写递归代码最关键的是写出递推公式
,找到终止条件
,剩下将递推公式转化为代码就很简单了。
比如上台阶的问题,每次可以跨 1 个或 2 个台阶,请问走 n 个台阶需要有多少种走法?
我们可以根据第一步的走法把所有走法分为两类,第一类是第一步走 1 个台阶,另一类是第一步走 2 个台阶,所以 n 个台阶的走法就等于先走 1 阶后,n-1个台阶的走法 加上先走 2 阶后,n-2个台阶的走法,用公式表达就是:
f(n) = f(n-1) + f(n-2)
再来看下终止条件,f(1) = 1,f(2) = 2,所以递归代码如下所示:
int f(int n){
if(n==1) return 1;
if(n==2) return 2;
return f(n-1) + f(n-2);
}
写递归代码的关键就是:
- 1.找到如何将大问题分解为小问题的规律
- 2.并且基于此写出递推公式
- 3.然后再推敲终止条件
- 4.最后将递推公式和终止条件翻译成代码
另外,不要试图想清楚整个递和归的过程,人脑没办法都想清楚,如果一个问题A 可以分解为若干子问题 B C D,可以假设 B C D 已经解决,然后在此基础上思考如何解决问题 A,不需要一层一层往下思考子问题和子子问题的关系,要屏蔽掉细节
。
只要遇到递归,就把它抽象成一个递推公式,不用想一层层的调用关系。
3. 注意事项
3.1 递归代码警惕堆栈溢出
递归就是自己调用自己,函数调用会使用栈来保存临时变量
,每调用一次函数,都会将临时变量封装成栈帧压入内存栈,等函数执行完成返回时,才出栈。如果递归求解的数据规模很大,调用层次很深,就会有堆栈溢出
的风险。
那么如何避免呢?
可以限制递归调用的最大深
,递归调用超过一定深度之后,就不继续递归了,直接返回报错,比如电影院的那个例子:
// 全局变量,表示递归的深度。
int depth = 0;
int f(int n) {
++depth;
if (depth > 1000) throw exception;
if (n == 1) return 1;
return f(n-1) + 1;
}
如果最大深度比较小,可以用此种方法。
3.2 警惕重复计算
第二个上台阶问题的递归过程分分解图:

从图中可以看到,想要计算f(5),需要先计算 f(4) 和 f(3),而计算 f(4) 还需要计算 f(3),因此,f(3) 就被计算了很多次,这就是重复计算问题。
我们可以用散列表来解决这个问题,保存已经求解过的 f(k),当递归调用到 f(k)时,如果之前已经求解过,则直接从散列表中取值,不需要重复计算,代码如下:
public int f(int n) {
if (n == 1) return 1;
if (n == 2) return 2;
// hasSolvedList可以理解成一个Map,key是n,value是f(n)
if (hasSolvedList.containsKey(n)) {
return hasSolvedList.get(n);
}
int ret = f(n-1) + f(n-2);
hasSolvedList.put(n, ret);
return ret;
}
在空间复杂度的计算上,递归调用一次就会在内存栈中保存一次现场数据
,所以上面讲到的电影院的递归代码,空间复杂度为 O(n)。
递归优点:
- 表达力强
- 代码简洁
递归缺点:
- 空间复杂度高
- 有堆栈溢出风险
- 存在重复计算、过多函数调用导致耗时较多等问题
4. 递归改为非递归
所有的递归代码都可以改为迭代循环的非递归写法
,递归本身就是借助栈来实现的
,只不过使用的栈是系统或者虚拟机提供的。如果我们自己实现栈,手动模拟入栈、出栈过程,这样就可以了。
5. 总结
递归就是借助栈实现的,需要注意它的空间复杂度。
写递归代码先要写出递推公式,然后找出终止条件,再翻译成递归代码。
要注意堆栈溢出、重复计算、函数调用耗时多、空间复杂度高问题。
递归是需要配合其他数据结构来进行的,在以后的练习题中会经常遇到递归了。
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