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胡思乱想说递归-上

胡思乱想说递归-上

作者: 董成鹏 | 来源:发表于2017-10-01 21:27 被阅读0次

    原来在学习数据结构和算法的时候,学习到递归,当时觉得递归就是一种自己调用自己的方法嘛,只要控制好递归的结束条件就可以了。可是在工作之后才发现,对于很多问题,采用递归的思想可以大大降低实现的难度(暂时先不考虑效率),所以决定好好的研究一下递归。

    什么是递归

    递归方法对应于数学上的归纳法,把一个想要解决的问题转化为解决他的子问题,子问题又可以继续转化为子问题的子问题,这些子问题与原问题有着相同的结构或者说有着相同的模型。当然了这些子问题并不是可以无限分解的,使的问题不能继续分解下去的条件被我们称为递归结束条件。

    递归从大的方面,分为两个步骤:递和归。把问题分解为子问题的过程属于"递",到达了递归结束条件,使得子问题出栈的过程属于"归"

    一般的递归都分为:

    1. 结束条件
    2. 直接求解表达式。就是在到达结束条件的时候,我们可以直接用来求解的表达式
    3. 步进表达式和归纳项。之所以把这两个合为一个,是因为这两个经常会一起用。步进表达式是可以使得递归可以继续向下分解的表达式。归纳项是只在这一次递归过程中,我们对于该子问题的处理逻辑。

    一般递归的形式如下:

    public void fun(factor){
        if(end){
            //end就是递归的结束条件
            //directResolve()就是直接求解表达式,在很多时候我们仅仅是想要终止递归,并不需要子问题返回值,所以这时候可以没有直接求解表达式,直接return
            directResolve();
        }else{
            //这就是归纳项,对于本次递归我们要处理的逻辑
            doSomething(factor);
            //这个就是不进表达式,通过不断改变factor的值来使递归向着终止条件靠近
            factor=move(factor);
            //调用自身,实现递归
            fun(factor);
        }
    }
    

    递归的例子

    举个最简单的例子,那就不得不说求N的阶乘

    
    public static int factorial(int n){
        //n就是步进因子
        if(n == 1){
            //n==1是递归终止条件
            //return 1是直接求解表达式
            return 1;
        }
        //以下这一句n-1是步进表达式
        //n*factorial(n-1)是归纳项
        //这就是为什么上面说归纳项和步进表达式经常在一起
        return n * factorial(n - 1);
    }
    
    

    通过上面的例子,我们可以总结出来可以使用递归处理的问题的一些共同特征:

    1. 可以把该问题逐步分解为一个个的小问题,而且这些小问题与原问题有相同的结构或者说表述
    2. 存在某种条件,使得问题不能继续分解,并且在该条件下问题可以得到非常容易的解决。

    只要满足着两个条件,就可以采用递归的办法来解决

    接下来举一个比较复杂的问题:

    有这么一个数据,全部由数字构成,比如字符串"123456",或者整形123456,甚至可以是数组[1,2,3,4,5,6](为了演示的方便,我把他当做字符串)。任意删除其中的T位,比如删除其中的两位,剩余的数字按照原来的顺序排列,求一个算法,使得删除之后的数字的值最小。
    比如"123456",可以删除3和6,得到"1245",也可以删除1和2,得到"3456",我们要求得删除之后最小的那个数,这里为"1234"。

    就这样一个问题,网上有很多的解法,这里我说一下递归的解法。

    这个问题可以概括为:一个N位数字,删除T位,剩余的按原来的顺序求值,求剩余数字的最小值。
    按照递归的思路,求N位数字,删除T位,可以先求出N-1位数字删除T-1位,求出最小值,然后N-2位删除T-2位,求出最小值,一次类推,当N=0或者T=0的时候结束递归。

    按照上面思路给出代码:

    public static String findMin(String value, int T){
        final int N = value.lenght();
        if(N<=T||N<=0||T<=0){
            //这是递归终止条件
            return value;
        }
    
        String result = value;
        for(int i = 0;i<N;i++){
            //一次删除value中的每一位,其余的位数按原来的顺序组合,得到一个N-1位的数字,然后递归求出这N-1位删除T-1的最小值
            String tmp = value.subString(0,i)+value.subString(i+1,N);
            String temResult = findMin(tmp,T-1);
            if(Integer.valueOf(result)>Integer.valueOf(tmpResult)){
                result = tmpResult;
            }
        }
        return result;
    }
    

    这个的思想是每次递归都找到最小的,当T减小到0的时候就正好可以求出删除T位的时候最小数字。
    比如,当value为"312456",T为2时,返回"1245"

    这也是递归和循环结合使用的一个比较不错的例子

    有一个二分查找法,也是递归比较经典的使用。

    题目就不说了,现在来说一下它的解法思想:把已经排序好的要查找的数字二分,比较中间数字与目标的大小,如果中间数字比目标大,则说明要查找的在前一部分,然后继续对前一部分使用相同的办法,下面来写一下方法。

    //假设data已经排序过了,如果找到了,就返回该key第一次出现的位置,否则返回-1
        public static int binarySearch(int[] data, int start, int end, int key){
            int mid = (start+end)/2;
            final int N = data.length;
            if(end<=start){
                //递归终止条件
                if(data[start] == key){
                    return mid;
                }else{
                    return -1;
                }
            }
    
            //归纳项
            if(data[mid]>key){
                return binarySearch(data,start,mid,key);
            }else if(data[mid]<key){
                return binarySearch(data,mid+1,end,key);
            }else{
                return mid;
            }
        }
    }
    

    上半部分就说到这里。下一部分说一下 递归,迭代和循环,以及尾递归的问题

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