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算法篇 递归

算法篇 递归

作者: 交大小丑 | 来源:发表于2020-10-08 22:01 被阅读0次

    《斐波纳契数列》

    题目描述:斐波那契数列是一组第一位和第二位为1,从第三位开始,后一位是前两位和的一组递增数列,
    像这样的:1、1、2、3、5、8、13、21、34、55。 写出第n项。

    非递归思想

    算法思路
    和辗转相除法的非递归解法好像
    辗转相除法是while循环以及中间是百分号
    这里是for循环以及中间是加号(f3=f2+f1)
    for循环是知道循环次数的循环,while循环是单一限制条件的循环 
    
    代码实现
    int Fibno2(int n)
    {
        int num1 = 1;
        int num2 = 1;
        int tmp = 0;
        int i = 0;
        if (n < 3)
        {
            return 1;
        }
        else
        {
            for (i = 0; i>n-3; i++)
            {
                tmp = num1 + num2;
                num1 = num2;
                num2 = tmp;
            }
            return tmp;
        }
    }
    

    递归思想

    算法思路
        本题的递推条件为: f(n)=f(n-1)+f(n-2) f(1)=1,f(2)=1;
        递推条件的限制条件 f(1)=1,f(2)=1是递归的限制条件
        递推条件的公式是递归的主体部分
        这样来想递归是不是特别简单
    
        递归和非递归的区别:
        这里的非递归是从前往后推从而得到结论的,例如通过f(1)和f(2)得f(3), 通过f(2)和f(3)得f(4)...
        递归却是从后往前,要求 f(9),就要求f(8)和f(7),要求f(8),就要求f(7)和f(6)
        递归的具体过程这里就不赘述了,递归是先由后往前,再由前往后得到f(9),进行了两轮
        非递归是直接由前往后到f(9) ,进行了一轮
    
    代码实现
    int Fibon1(int n)
    {
        if (n == 1 || n == 2)
        {
            return 1;
        }
        else
        {
            return Fibon1(n - 1) + Fibon1(n - 2);
        }
    }
    int main()
    {
        int n = 0;
        int ret = 0;
        scanf("%d", &n);
        ret = Fibon1(n);
        printf("ret=%d", ret);
        return 0;
    }
    

    《台阶问题》

    题目描述:有n阶台阶,每次可以跨一阶或者二阶,求总共有多少种走法?

    暴力思想

    算法思路
    给个分析的例子:
    有一个11级的台阶,一个人可走一步也可走两步,问这个人有多少种方法走完这个台阶?
    解:
    ①只用一步走:1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1=11,共11步,只有C11,1=1种走法。
    ②用了一次两步走:1+1+1+1+1+1+1+1+1+2=11,共10步,有C10,1 =10种走法。
    ③用了两次两步走:1+1+1+1+1+1+1+2+2=11,共9步,有C9,2 =36种走法。
    ④用了三次两步走:1+1+1+1+1+2+2+2=11,共8步,有C8,3= 56种走法。
    ⑤用了四次两步走:1+1+1+2+2+2+2=11,共7步,有C7,4=35种走法。
    ⑥用了五次两步走:1+2+2+2+2+2=11,共6步,有C6,1=6种走法。
    总共有1+10+36+56+35+6=144种
    
    代码实现
    
    

    递归思想

    算法思路
    只有一个台阶的话,只有1种走法,
    2级台阶的话,可以一步一个台阶走,也可以一步2个台阶走,共有2种走法。
    当台阶数大于等于3之后,可以这么分析:
    如果最后一步走一个台阶,那么就是n-1个台阶的走法的种类,
    如果最后一步走两个台阶,那么就是n-2个台阶的走法的种类,
    所以n个台阶的走法种类就是n-1个台阶和n-2个台阶的走法的总和。
    因此,这是一个递归函数。也是一个裴波那契函数。
    
    代码实现
    public int getResultByRecursion(int n){
            if (n <1) {
                return 0;
            }
            if (n == 1){
                return 1;
            }
            if (n == 2){
                return 2;
            }
            return getResultByRecursion(n-1) + getResultByRecursion(n-2);
        }
    
    算法分析

    时间复杂度为2的n次方。


    image

    没错,这是一棵二叉树,如图所示,这里同样颜色的表示重复计算的节点,而且多数都不止重复计算了一次。我们可以对此进行优化,使用哈希表存储已经计算的节点,不再重复计算。

    备忘录算法

    算法思路
    将计算过的保存起来
    
    代码实现
    public int getResultByMap(int n, Map<Integer,Integer> map){
            if (n <1) {
                return 0;
            }
            if (n == 1){
                return 1;
            }
            if (n == 2){
                return 2;
            }
            if(map.containsKey(n)){
                return map.get(n);
            }else{
                int value = getResultByMap(n-1,map) + getResultByMap(n-2,map);
                map.put(n,value);
                return value;
            }
        }
    
    算法分析

    时间复杂度和空间复杂度都为O(n)。其实,我们无非使用了空间换时间,但这里很多节点不用保存,比如说,我们自底向上地来考虑这个问题,n为1和2时是显而易见的,当n=3时,可通过1和2的结果来得出,当n=4时,可通过2和3的结果来得出,我们只需要保存最近的两个结果就可以了。所以,还可以进一步优化。

    动态规划

    代码实现
    public int getResultByDP(int n){
            if (n <1) {
                return 0;
            }
            if (n == 1){
                return 1;
            }
            if (n == 2){
                return 2;
            }
     
            int a = 1;
            int b = 2;
            int temp = 0;
     
            for (int i = 3; i < n+1 ; i++) {
                temp = a + b;
                a = b;
                b= temp;
            }
            return temp;
        }
    
    算法分析

    时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(l)。

    《跳台阶》

    楼梯有n(100 > n > 0)阶台阶,上楼时可以一步上1阶,也可以一步上2阶,也可以一步上3阶,编程计算共有多少种不同的走法。

    递归思想

    代码实现
    #include <iostream>
    using namespace std;
    int a[105];
    int main(){
        a[1]=1;
        a[0]=1;
        a[2]=2;
        int n;
        while(cin>>n&&n!=0){
            for(int i=2;i<=n;i++){
                a[i]=a[i-1]+a[i-2]+a[i-3];
            }
            cout<<a[n]<<endl;
        }
        return 0;
    }
    

    《变态跳台阶》

    题目描述:一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级,。。。,它也可以跳上n级,求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种方法?


    《兔子问题》

    题目描述:有一对小兔子,小兔子过Z个月长大,一对大兔子X个月生Y对小兔子,求n个月后的兔子总对数。

    问题一:
    有一对小兔子,小兔子过5个月长大,一对大兔子3个月生4对小兔子,求n个月后的兔子总对数。
    f(n)表示n个月后的兔子总数
    f(n)=n那个月原有的兔子+n那个月新生的兔子
    n那个月原有的兔子是:f(n-1)
    n那个月新生的兔子是:n-x那个月成熟的兔子,也就是n-x-z那个月所有的兔子,因为n-x-z那个月所有的兔子在n-x那个月的时候都成熟了

    故f(n)= f(n-1)+ f(n-x-z)(y/x);这里必须是(y/x),这是每个月生产的。

    这个表达式也适合于一个月生一对的情况;
    一个月的情况可以看成成熟+不成熟,和原来的+新生的。而多个月的情况看成后一种比较好,因为看成前一种会超级麻烦。

    到本题,也就是f(n)= f(n-1)+ f(n-x-z)y;也就是f(n)= f(n-1)+ f(n-8)(4/3);

    问题二:
    有一对小兔子,小兔子过5个月长大,一对大兔子3个月生4对小兔子,求n个月后的大兔子总对数。
    用f(n)表示大兔子,那么
    f(n)= 上个月的大兔子数+这个月新长成的大兔子数
    上个月的大兔子数是:f(n-1)
    这个月新长成的大兔子数是:因为兔子需要5个月长大,所以应该是n-5个月那个月的新出生的兔子,
    n-5个月那个月的新出生的兔子是n-5-3那个月的所有大兔子数,因为大兔子经过三个月才能下崽崽,
    故f(n)=f(n-1)+f(n-5-3)*(4/3);
    其实因为我把它看成每月生产(4/3)对兔子,所以不需要再减3

    代码实现
    #include <iostream>
    using namespace std;
    //前八个月的兔子总对数都是一对,initTotalRabbit[1]表示第一个月
    double initTotalRabbit[9]={0,1,1,1,1,1,2.3333,3.6667,5};
    double calcTotalRabbit(int n){
        if(n<=8)
            return initTotalRabbit[n];
        else
            return calcTotalRabbit(n-1)+ calcTotalRabbit(n-8)*(4.0/3);
    }
    
    //前五个月的大兔子数目为0,initBigRabbit[1]表示第一个月的大兔子数目
    double initBigRabbit[9]={0,0,0,0,0,0,1,1,1};
    double calcBigRabbit(int n){
        if(n<=8)
            return initBigRabbit[n];
        else
            return calcBigRabbit(n-1)+ calcBigRabbit(n-5)*(4.0/3);
    }
    int main(){
        for(int i=1;i<=20;i++){
            double total=calcTotalRabbit(i);
            double big=calcBigRabbit(i);
            printf("月份:%3d    兔子总对数:%6.2lf    大兔子对数:%6.2lf    小兔子对数:%6.2lf\n",i,total,big,total-big);
        }
    
        return 0;
    }
    

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