很多数据结构的定义都是根据递归性质来进行定义的,是因为这些结构固有的性质。递归是指某个函数直接或间接的调用自身。问题的求解过程就是划分成许多相同性质的子问题的求解,而小问题的求解过程可以很容易的求出,这些子问题的解就构成里原问题的解了。
1.递归式,就是如何将原问题划分成子问题。
2.递归出口,递归终止的条件,即最小子问题的求解,可以允许多个出口。
3.界函数,问题规模变化的函数,它保证递归的规模向出口条件靠拢
很明显,很多问题本身固有的性质就决定此类问题是递归定义,所以递归程序很直接算法程序结构清晰、思路明了。但是递归的执行过程却很让人费解,这也是让很多人难理解递归的原因之一。由于递归调用是对函数自身的调用,在一次调用没有结束之前又开始了另外一次调用,按照作用域的规定,函数在执行终止之前是不能收回所占用的空间,必须保存下来,这也就意味着每一次的调用都要把分配的相应空间保存起来。为了更好管理这些空间,系统内部设置一个栈,用于存放每次函数调用与返回所需的各种数据,其中主要包括函数的调用结束的返回地址,返回值,参数和局部变量等。
其过程大致如下:
1.计算当前函数的实参的值
2.分配空间,并将首地址压栈,保护现场
3.转到函数体,执行各语句,此前部分会重复发生(递归调用)
4.直到出口,从栈顶取出相应数据,包括,返回地址,返回值等等,收回空间,恢复现场,转到上一层的调用位置继续执行本次调用未完成的语句。
从用户使用角度来说,递归真的很简便,对程序宏观上容易理解。递归程序的时间复杂度虽然可以根据T(n)=T(n-1)*f(n)递归求出,其中f(n)是递归式的执行时间复杂度,一般来说,时间复杂度和对应的非递归差不多,但是递归的效率是相当低的它主要发费在反复的进栈出栈,各种中断等机制上(具体的可以参考操作系统)更有甚者,在递归求解过程中,某些解会重复的求好几次,这是不能容忍的,这些也是引入非递归机制的原因之一。
一般根据是否需要回朔可以把递归分成简单递归和复杂递归,简单递归一般就是根据递归式来找出递推公式(这也就引申出分治思想和动态规划)。而复杂递归一般就是模拟系统处理递归的机制,使用栈或队列等数据结构保存回朔点来求解。
1.求解阶乘
阶乘的定义就是 n!=n*(n-1)! 0!=1 1!=1
根据定义我们很容易就想到递归方法,做法如下:
int Fact(int n)
{
if(n==0) return 1; //递归出口
return n*Fact(n-1) //n*Fact(n-1)就是递归式,其中n-1就是界函数
}
2.再看Fibonacci的例子
定义:某项的值等于前两项的和,其中第一和第二项为1。
根据定义我们很容易写出程序,这里就不写出来了,当我们用笔划几下的时候我们是否会发现有很多解是重复求出的。举个例子求F(5)
F(5)=F(4)+F(3);
F(4)=F(3)+F(2);
F(3)=F(2)+F(1);
其中F(3)求解2次。这显然就是时间的浪费。下面我们用递推技术来转化成非递归
从例子可以发现我们可以倒过来求解,即从底到顶把F(n)之前要计算的东西保存下来。程序就是:
int Fibona(int n)
{
int p1=1,p2=1;
//int a[100]={0};
//a[1]=1,a[2]=1;
for(int i=3;i<=n;i++) //从三开始就可以了,后面的return包括1,2两种情况
{
int r=p1; //递推,可以使用数组全部保存
p1=p2;
p2+=r;
//a[i]=a[i-1]+a[i-2]
}
return p2;
//return a[n];
}
3.带回朔的复杂递归:具体例子参照二叉树的遍历程序。
举个简单点的:求解按照中点优先的顺序遍历线形表按照定义,当然是想到先输出求解的线形表中点值,再输出左部分,然后右部分。部分代码如下:
void Mid_Order(int a[],int left,int right)
{
int mid;
if(left<right)
{
mid=(left+rigth)/2;
printf("%d ",a[mid]); //输出中点
Mid_Order(a,left,mid-1); //递归调用左部
Mid_Order(a,mid+1,right); //递归调用右部
}
}
显然,在非递归中必须在打印中点之后即将要要访问左部时,要把右部的信息保存起来,结合访问顺序的特点,知道这里要使用栈。具体做法在这就不实现了。^_^
时间关系,就写这么多了,有什么不对地方,望大家斧正。