内容简介:前面总结了随机算法,这次再把以前写的递归算法的文章梳理一下,这篇文章主要是受到宋劲松老师写的《Linux C编程》的递归章节启发写的。最能体现算法精髓的非递归莫属了,希望这篇文章对初学递归或者对递归有困惑的朋友们能有所帮助,如有错误,也恳请各路大牛指正。二叉树的递归示例代码请参见仓库的 binary_tree 目录,本文其他代码在本段内容主要摘自《linux C一站式编程》,作者是宋劲松老师,这是我觉得目前看到的国内关于关于递归的一个简单例子是求整数阶乘,
前面总结了随机算法,这次再把以前写的递归算法的文章梳理一下,这篇文章主要是受到宋劲松老师写的《Linux C编程》的递归章节启发写的。最能体现算法精髓的非递归莫属了,希望这篇文章对初学递归或者对递归有困惑的朋友们能有所帮助,如有错误,也恳请各路大牛指正。二叉树的递归示例代码请参见仓库的 binary_tree 目录,本文其他代码在 这里 。
1 递归算法初探
本段内容主要摘自《linux C一站式编程》,作者是宋劲松老师,这是我觉得目前看到的国内关于 Linux C编程
的最好的技术书籍之一,强烈推荐下!
关于递归的一个简单例子是求整数阶乘, n!=n*(n-1)!,0!=1
。则可以写出如下的递归程序:
int factorial(int n) { if (n == 0) return 1; else { int recurse = factorial(n-1); int result = n * recurse; return result; } } 复制代码
factorial这个函数就是一个递归函数,它调用了它自己。自己直接或间接调用自己的函数称为递归函数。 如果觉得迷惑,可以把 factorial(n-1) 这一步看成是在调用另一个函数--另一个有着相同函数名和相同代码的函数,调用它就是跳到它的代码里执行,然后再返回 factorial(n-1) 这个调用的下一步继续执行。
为了证明递归算法的正确性,我们可以一步步跟进去看执行结果。记得刚学递归算法的时候,老是有丈二和尚摸不着头脑的感觉,那时候总是想着把递归一步步跟进去看执行结果。递归层次少还算好办,但是层次一多,头就大了,完全不知道自己跟到了递归的哪一层。比如求阶乘,如果只是factorial(3)跟进去问题还不大,但是若是factorial(100)要跟进去那真的会烦死人。
事实上,我们并不是每个函数都需要跟进去看执行结果的,比如我们在自己的函数中调用printf函数时,并没有钻进去看它是怎么打印的,因为我们相信它能完成打印工作。我们在写factorial函数时有如下代码:
int recurse = factorial(n-1); int result = n * recurse; 复制代码
这时,如果我们相信factorial是正确的,那么传递参数为n-1它就会返回(n-1)!,那么result=n*(n-1)!=n!,从而这就是factorial(n)的结果。
当然这有点奇怪:我们还没写完factorial这个函数,凭什么要相信factorial(n-1)是正确的? 如果你相信你正在写的递归函数是正确的,并调用它,然后在此基础上写完这个递归函数,那么它就会是正确的,从而值得你相信它正确。
这么说还是有点玄乎,我们从数学上严格证明一下 factorial
函数的正确性。刚才说了, factorial(n)
的正确性依赖于 factorial(n-1)
的正确性,只要后者正确,在后者的结果上乘个 n 返回这一步显然也没有疑问,那么我们的函数实现就是正确的。因此要证明 factorial(n)
的正确性就是要证明 factorial(n-1)
的正确性,同理,要证明 factorial(n-1)
的正确性就是要证明 factorial(n-2)
的正确性,依此类推下去,最后是:要证明 factorial(1)
的正确性就是要证明 factorial(0)
的正确性。而 factorial(0)
的正确性不依赖于别的函数调用,它就是程序中的一个小的分支 return 1;
这个 1 是我们根据阶乘的定义写的,肯定是正确的,因此 factorial(1)
的实现是正确的,因此 factorial(2)
也正确,依此类推,最后 factorial(n)
也是正确的。
其实这就是在中学时学的数学归纳法,用数学归纳法来证明只需要证明两点:Base Case正确,递推关系正确。写递归函数时一定要记得写Base Case,否则即使递推关系正确,整个函数也不正确。如果 factorial 函数漏掉了Base Case,那么会导致无限循环。
2 递归经典问题
从上一节的一个关于求阶乘的简单例子的论述,我们可以了解到递归算法的精髓: 要从功能上理解函数,同时你要相信你正在写的函数是正确的,在此基础上调用它,那么它就是正确的。 下面就从几个常见的算法题来看看如何理解递归,这是我的一些理解,欢迎大家提出更好的方法。
2.1)汉诺塔问题
题:汉诺塔问题是个常见问题,就是说有n个大小不等的盘子放在一个塔A上面,自底向上按照从小到大的顺序排列。要求将所有n个盘子搬到另一个塔C上面,可以借助一个塔B中转,但是要满足任何时刻大盘子不能放在小盘子上面。
解:基本思想分三步,先把上面的 N-1 个盘子经 C 移到 B,然后将最底下的盘子移到 C,再将 B 上面的N-1个盘子经 A 移动到 C。总的时间复杂度 f(n)=2f(n-1)+1
,所以 f(n)=2^n-1
。
/** * 汉诺塔 */ void hano(char a, char b, char c, int n) { if (n <= 0) return; hano(a, c, b, n-1); move(a, c); hano(b, a, c, n-1); } void move(char a, char b) { printf("%c->%c\n", a, b); } 复制代码
2.2)求二叉树的深度
这里的深度指的是二叉树从根结点到叶结点最大的高度,比如只有一个结点,则深度为1,如果有N层,则高度为N。
int depth(BTNode* root) { if (root == NULL) return 0; else { int lDepth = depth(root->left); //获取左子树深度 int rDepth = depth(root->right); //获取右子树深度 return lDepth>rDepth? lDepth+1: rDepth+1; //取较大值+1即为二叉树深度 } } 复制代码
那么如何从功能上理解 depth
函数呢?我们可以知道定义该函数的目的就是求二叉树深度,也就是说我们要是完成了函数 depth
,那么 depth(root)
就能正确返回以 root 为根结点的二叉树的深度。因此我们的代码中 depth(root->left)
返回左子树的深度,而 depth(root->right)
返回右子树的深度。尽管这个时候我们还没有写完 depth
函数,但是我们相信 depth
函数能够正确完成功能。因此我们得到了 lDepth
和 rDepth
,而后通过比较返回较大值加1为二叉树的深度。
如果不好理解,可以想象在 depth 中调用的函数 depth(root->left) 为另外一个同样名字完成相同功能的函数,这样就好理解了。注意 Base Case,这里就是当 root==NULL 时,则深度为0,函数返回0。
2.3)判断二叉树是否平衡
一颗平衡的二叉树是指其任意结点的左右子树深度之差不大于1。判断一棵二叉树是否是平衡的,可以使用递归算法来实现。
int isBalanceBTTop2Down(BTNode *root) { if (!root) return 1; int leftHeight = btHeight(root->left); int rightHeight = btHeight(root->right); int hDiff = abs(leftHeight - rightHeight); if (hDiff > 1) return 0; return isBalanceBTTop2Down(root->left) && isBalanceBTTop2Down(root->right); } 复制代码
该函数的功能定义是二叉树 root 是平衡二叉树,即它所有结点的左右子树深度之差不大于1。首先判断根结点是否满足条件,如果不满足,则直接返回 0。如果满足,则需要判断左子树和右子树是否都是平衡二叉树,若都是则返回1,否则0。
2.4)排列算法
排列算法也是递归的典范,记得当初第一次看时一层层跟代码,头都大了,现在从函数功能上来看确实好理解多了。先看代码:
/** * 输出全排列,k为起始位置,n为数组大小 */ void permute(int a[], int k, int n) { if (k == n-1) { printIntArray(a, n); // 输出数组 } else { int i; for (i = k; i < n; i++) { swapInt(a, i, k); // 交换 permute(a, k+1, n); // 下一次排列 swapInt(a, i, k); // 恢复原来的序列 } } } 复制代码
首先明确的是 perm(a, k, n)
函数的功能:输出数组 a 从位置 k 开始的所有排列,数组长度为 n。这样我们在调用程序的时候,调用格式为 perm(a, 0, n)
,即输出数组从位置 0 开始的所有排列,也就是该数组的所有排列。基础条件是 k==n-1
,此时已经到达最后一个元素,一次排列已经完成,直接输出。否则,从位置k开始的每个元素都与位置k的值交换(包括自己与自己交换),然后进行下一次排列,排列完成后记得恢复原来的序列。
假定数组a大小N=3,则程序调用 perm(a, 0, 3) 可以如下理解: 第一次交换 0,0,并执行perm(a, 1, 3),执行完再次交换0,0,数组此时又恢复成初始值。 第二次交换 1,0(注意数组此时是初始值),并执行perm(a, 1, 3), 执行完再次交换1,0,数组此时又恢复成初始值。 第三次交换 2,0,并执行perm(a, 1, 3),执行完成后交换2,0,数组恢复成初始值。
也就是说,从功能上看,首先确定第0个位置,然后调用perm(a, 1, 3)输出从1开始的排列,这样就可以输出所有排列。而第0个位置可能的值为a[0], a[1],a[2],这通过交换来保证第0个位置可能出现的值,记得每次交换后要恢复初始值。
如数组 a={1,2,3}
,则程序运行输出结果为: 1 2 3 ,1 3 2 ,2 1 3 ,2 3 1 ,3 2 1 ,3 1 2
。即先输出以1为排列第一个值的排列,而后是2和3为第一个值的排列。
2.5)组合算法
组合算法也可以用递归实现,只是它的原理跟0-1背包问题类似。即要么选要么不选,注意不能选重复的数。完整代码如下:
/* * 组合主函数,包括选取1到n个数字 */ void combination(int a[], int n) { int *select = (int *)calloc(sizeof(int), n); // select为辅助数组,用于存储选取的数 int k; for (k = 1; k <= n; k++) { combinationUtil(a, n, 0, k, select); } } /* * 组合 工具 函数:从数组a从位置i开始选取k个数 */ void combinationUtil(int a[], int n, int i, int k, int *select) { if (i > n) return; //位置超出数组范围直接返回,否则非法访问会出段错误 if (k == 0) { //选取完了,输出选取的数字 int j; for (j = 0; j < n; j++) { if (select[j]) printf("%d ", a[j]); } printf("\n"); } else { select[i] = 1; combinationUtil(a, n, i+1, k-1, select); //第i个数字被选取,从后续i+1开始选取k-1个数 select[i] = 0; combinationUtil(a, n, i+1, k, select); //第i个数字不选,则从后续i+1位置开始还要选取k个数 } } 复制代码
2.6) 逆序打印字符串
这个比较简单,代码如下:
void reversePrint(const char *str) { if (!*str) return; reversePrint(str + 1); putchar(*str); } 复制代码
2.7) 链表逆序
链表逆序通常我们会用迭代的方式实现,但是如果要显得特立独行一点,可以使用递归,如下,代码请见仓库的 aslist
目录。
/** * 链表逆序,递归实现。 */ ListNode *listReverseRecursive(ListNode *head) { if (!head || !head->next) { return head; } ListNode *reversedHead = listReverseRecursive(head->next); head->next->next = head; head->next = NULL; return reversedHead; } 复制代码
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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