函數(shù)的遞歸調(diào)用
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遞歸問(wèn)題是一個(gè)說(shuō)簡(jiǎn)單也簡(jiǎn)單,說(shuō)難也有點(diǎn)難理解的問(wèn)題.我想非常有必要對(duì)其做一個(gè)總結(jié).
首先理解一下遞歸的定義,遞歸就是直接或間接的調(diào)用自身.而至于什么時(shí)候要用到遞歸,遞歸和非遞歸又有那些區(qū)別?又是一個(gè)不太容易掌握的問(wèn)題,更難的是對(duì)于遞歸調(diào)用的理解.下面我們就從程序+圖形的角度對(duì)遞歸做一個(gè)全面的闡述.
我們從常見(jiàn)到的遞歸問(wèn)題開(kāi)始:
1 階層函數(shù)
#include iostream
using namespace std;
int factorial(int n)
{
if (n == 0)
{
return 1;
}
else
{
int result = factorial(n-1);
return n * result;
}
}
int main()
{
int x = factorial(3);
cout x endl;
return 0;
}
這是一個(gè)遞歸求階層函數(shù)的實(shí)現(xiàn)。很多朋友只是知道該這么實(shí)現(xiàn)的,也清楚它是通過(guò)不斷的遞歸調(diào)用求出的結(jié)果.但他們有些不清楚中間發(fā)生了些什么.下面我們用圖對(duì)此做一個(gè)清楚的流程:
根據(jù)上面這個(gè)圖,大家可以很清楚的看出來(lái)這個(gè)函數(shù)的執(zhí)行流程。我們的階層函數(shù)factorial被調(diào)用了4次.并且我們可以看出在調(diào)用后面的調(diào)用中,前面的調(diào)用并不退出。他們同時(shí)存在內(nèi)存中??梢?jiàn)這是一件很浪費(fèi)資源的事情。我們?cè)摯蔚膮?shù)是3.如果我們傳遞10000呢。那結(jié)果就可想而知了.肯定是溢出了.就用int型來(lái)接收結(jié)果別說(shuō)10000,100就會(huì)產(chǎn)生溢出.即使不溢出我想那肯定也是見(jiàn)很浪費(fèi)資源的事情.我們可以做一個(gè)粗略的估計(jì):每次函數(shù)調(diào)用就單變量所需的內(nèi)存為:兩個(gè)int型變量.n和result.在32位機(jī)器上占8B.那么10000就需要10001次函數(shù)調(diào)用.共需10001*8/1024 = 78KB.這只是變量所需的內(nèi)存空間.其它的函數(shù)調(diào)用時(shí)函數(shù)入口地址等仍也需要占用內(nèi)存空間??梢?jiàn)遞歸調(diào)用產(chǎn)生了一個(gè)不小的開(kāi)銷(xiāo).
2 斐波那契數(shù)列
int Fib(int n)
{
if (n = 1)
{
return n;
}
else
{
return Fib(n-1) + Fib(n-2);
}
}
這個(gè)函數(shù)遞歸與上面的那個(gè)有些不同.每次調(diào)用函數(shù)都會(huì)引起另外兩次的調(diào)用.最后將結(jié)果逐級(jí)返回.
我們可以看出這個(gè)遞歸函數(shù)同樣在調(diào)用后買(mǎi)的函數(shù)時(shí),前面的不退出而是在等待后面的結(jié)果,最后求出總結(jié)果。這就是遞歸.
3
#include iostream
using namespace std;
void recursiveFunction1(int num)
{
if (num 5)
{
cout num endl;
recursiveFunction1(num+1);
}
}
void recursiveFunction2(int num)
{
if (num 5)
{
recursiveFunction2(num+1);
cout num endl;
}
}
int main()
{
recursiveFunction1(0);
recursiveFunction2(0);
return 0;
}
運(yùn)行結(jié)果:
1
2
3
4
4
3
2
1
該程序中有兩個(gè)遞歸函數(shù)。傳遞同樣的參數(shù),但他們的輸出結(jié)果剛好相反。理解這兩個(gè)函數(shù)的調(diào)用過(guò)程可以很好的幫助我們理解遞歸:
我想能夠把上面三個(gè)函數(shù)的遞歸調(diào)用過(guò)程理解了,你已經(jīng)把遞歸調(diào)用理解的差不多了.并且從上面的遞歸調(diào)用中我們可以總結(jié)出遞歸的一個(gè)規(guī)律:他是逐級(jí)的調(diào)用,而在函數(shù)結(jié)束的時(shí)候是從最后面往前反序的結(jié)束.這種方式是很占用資源,也很費(fèi)時(shí)的。但是有的時(shí)候使用遞歸寫(xiě)出來(lái)的程序很容易理解,很易讀.
為什么使用遞歸:
1 有時(shí)候使用遞歸寫(xiě)出來(lái)的程序很容易理解,很易讀.
2 有些問(wèn)題只有遞歸能夠解決.非遞歸的方法無(wú)法實(shí)現(xiàn).如:漢諾塔.
遞歸的條件:
并不是說(shuō)所有的問(wèn)題都可以使用遞歸解決,他必須的滿足一定的條件。即有一個(gè)出口點(diǎn).也就是說(shuō)當(dāng)滿足一定條件時(shí),程序可以結(jié)束,從而完成遞歸調(diào)用,否則就陷入了無(wú)限的遞歸調(diào)用之中了.并且這個(gè)條件還要是可達(dá)到的.
遞歸有哪些優(yōu)點(diǎn):
易讀,容易理解,代碼一般比較短.
遞歸有哪些缺點(diǎn):
占用內(nèi)存資源多,費(fèi)時(shí),效率低下.
因此在我們寫(xiě)程序的時(shí)候不要輕易的使用遞歸,雖然他有他的優(yōu)點(diǎn),但是我們要在易讀性和空間,效率上多做權(quán)衡.一般情況下我們還是使用非遞歸的方法解決問(wèn)題.若一個(gè)算法非遞歸解法非常難于理解。我們使用遞歸也未嘗不可.如:二叉樹(shù)的遍歷算法.非遞歸的算法很難與理解.而相比遞歸算法就容易理解很多.
對(duì)于遞歸調(diào)用的問(wèn)題,我們?cè)谇耙欢螘r(shí)間寫(xiě)圖形學(xué)程序時(shí),其中有一個(gè)四連同填充算法就是使用遞歸的方法。結(jié)果當(dāng)要填充的圖形稍微大一些時(shí),程序就自動(dòng)關(guān)閉了.這不是一個(gè)人的問(wèn)題,所有人寫(xiě)出來(lái)的都是這個(gè)問(wèn)題.當(dāng)時(shí)我們給與的解釋就是堆棧溢出。就多次遞歸調(diào)用占用太多的內(nèi)存資源致使堆棧溢出,程序沒(méi)有內(nèi)存資源執(zhí)行下去,從而被操作系統(tǒng)強(qiáng)制關(guān)閉了.這是一個(gè)真真切切的例子。所以我們?cè)谑褂眠f歸的時(shí)候需要權(quán)衡再三.
python用遞歸函數(shù)求1+2+3+4+5的值的方法:
1、寫(xiě)出臨界條件
2、找這一次和上一次的關(guān)系
3、假設(shè)當(dāng)前函數(shù)已經(jīng)能用,調(diào)用自身計(jì)算上一次的結(jié)果,再求出本次的結(jié)果
代碼實(shí)現(xiàn)如下:
所謂基例就是不需要遞歸就能求解的,一般來(lái)說(shuō)是問(wèn)題的最小規(guī)模下的解。
例如:斐波那契數(shù)列遞歸,f(n)
=
f(n-1)
+
f(n-2),基例是1和2,f(1)和f(2)結(jié)果都是1
再比如:漢諾塔遞歸,基例就是1個(gè)盤(pán)子的情況,只需移動(dòng)一次,無(wú)需遞歸
遞歸必須有基例,否則就是無(wú)法退出的遞歸,不能求解。
遞歸的思想主要是能夠重復(fù)某些動(dòng)作,比如簡(jiǎn)單的階乘,次方,回溯中的八皇后,數(shù)獨(dú),還有漢諾塔,分形。
由于堆棧的機(jī)制,一般的遞歸可以保留某些變量在歷史狀態(tài)中,比如你提到的return x * power..., 但是某些或許龐大的問(wèn)題或者是深度過(guò)大的問(wèn)題就需要盡量避免遞歸,因?yàn)榭赡軙?huì)棧溢出。還有一個(gè)問(wèn)題是~python不支持尾遞歸優(yōu)化?。。?!所以~還是盡量避免遞歸的出現(xiàn)。
def power(x, n)
if n 0:
return 1
return x * power(x, n - 1)
power(3, 3)
3 * power(3, 2)
3 * (3 * power(3, 1))
3 * (3 * (3 * power(3, 0)))
3 * (3 * (3 * 1)) 這里n = 0, return 1
3 * (3 * 3)
3 * 9
27
當(dāng)函數(shù)形參n=0的時(shí)候,開(kāi)始回退~直到第一次調(diào)用power結(jié)束。
新聞標(biāo)題:遞歸函數(shù)python分?jǐn)?shù) python遞歸算法
分享路徑:http://vcdvsql.cn/article20/hejijo.html
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