技术必备,递归

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对于开发来说 ,常用的辅助技能,辅助知识不管是为了自己开发时候的便利性,还是工作中的需要,都是不可或缺的一部分,于是这里就简单的说下递归

文章要点

  • 递归是什么
  • 递归怎么用
  • 使用递归需要注意什么

递归是什么?

说到递归,咱们先来了解下迭代,递归可以说是迭代的特例,二者有相似之处也有区别

递归,简单的说就是自己调用自己,自己包含自己
迭代,简单的说就是将输出作为输入,更新内部的值

迭代小Demo

上面的代码是直接在浏览器的控制台编辑js代码的,我们可以看到整个循环就是改变num 的值,num = num + i这个语句我们可以看到,右边的num就是以输入值的形式进行运算的,但是他的值又是来源于上一个循环的输出值,所以就有了

num = 0;  //初始化
num = 0+0;  //第一个循环,此时num的输出值为0
num = 0+1;  //第二个循环,此时num为0作为输入值,计算得到新的num值为1
num = 1+2;  //第三个循环,此时num为1作为输入值,计算得到新的num值为2
3 = 3;  //不满足循环条件,退出,输出结果值 3

递归小Demo

这是一个很典型的斐波那契数列,1、1、2、3、5、8、13.....就是前两个数的和等于这个数的数值,第一第二个数为1,于是我们就可以这样分析:

f5 = f4 + f3;
f4 = f3 + f2;
f3 = f2 + f1;
f2 = 1;
f1 = 1;
// 于是就可以用解方程的思想算出 f5 = 1+1+1+1+1 = 5;
// 我们可以发现对于`fn`我们也可以直接考虑`fn`前两个数的和就好了,
// 所以只要我们写出一个可以计算前两个值的和的函数,
// 然后再通过不断的调用这个函数,传入不同的参数,我们就可以得到我们的结果

整个运行的过程大致是这样:
fun(5)
fun(4) + fun(3)
((fun(3) + fun(2))+(fun(2) + fun(1))
(((fun(2) + fun(1)) + fun(2))+(fun(2) + fun(1))
(((1+1)+1)+1+1)
5

递归虽然简化了我们的计算量,但是细节问题,不注意就会适得其反,所以使用递归的时候我们需要注意三大问题:尤其有注意递归的结束条件

1.(递归前进段) 提取重复的逻辑部分(上例中的是,每个数等于其前两个数的和)
2. (递归边界段)控制逻辑边界,什么时候停止调用自身(上例中的是,当num = 1或者num = 2的时候)
3. (递归返回段)结束的时候停止执行(退出)

递归怎么用?

递归在生活中并不罕见,递归的出现,给我们带来了极大的便利,但是也有其弊端,递归相对于常用的循环结构,在某种情况下效率并没有优势,反而会显得比较复杂,所以选择递归的时候要适当,那我们要在什么时候选择递归会比较好呢?

其主要用于解决三类问题

  • 回溯算法——用递归解决问题
  • Fibonacci,阶乘——用递归定义问题数据
  • 二叉树的遍历,图的遍历——用递归定义问题的结构

回溯算法类似枚举搜索的过程,是一种深度优先搜索的策略,简单的说就是,先在一条路试着走走,走不通了之后就回来再重新走别的路

二叉树的遍历有三种:前序遍历、中序遍历、后序遍历
访问结点本身(N); 遍历该结点的左子树(L); 遍历该结点的右子树(R)

  • NLR 访问根节点的操作在遍历其左右子树之前
  • LNR 访问根节点的操作在遍历其左右子树之中
  • LRN 访问根节点的操作在遍历其左右子树之后

图的遍历:指的是从图中的任意一点出发,对每个点进行有且仅有一次的访问,涉及的算法主要有两个:

  • 深度优先搜索法:就是上面所说的,先在一条路试着走走,走不通了之后就回来再重新走别的路
  • 广度优先搜索法:就是按层次来访问,第一层访问完毕之后开始第二层...以此类推

使用递归需要注意什么?

  • 使用递归需要注意最重要的一点就是要有结束条件
  • 递归可以解决复杂问题、缩短程序代码、提高编程效率等优点

函数在调用另一个函数时,需要把原来的函数的局部变量、返回地址等压入堆栈(即所谓的保留现场),以达到正常返回和继续执行。在一个函数进行递归调用时,每一次调用它本身,就象调用一个新的函数一样,他的所有的局部变量都要在内存中保留一份(即压栈),如果递归调用的层次过多,将出现“堆栈溢出错误”。因此选择递归需要看情况。

使用的时候需要注意:

为防止递归持续不断被调用,要有结束条件

递归但一般不能提高程序的执行效率。直接递归函数要不断的调用自身,而间接递归会调用两个以上的函数,占用内存空间,为避免这种情况,应尽量少用局部变量

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