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    Java 算法 - 递归算法

    数据结构与算法之美目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html)

    递归本质是借助栈的数据结构,加上一个简单的逻辑算法实现。

    递归是一种应用非常广泛的算法,很多数据结构和算法都要用到递归,比如 DFS 深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等等。所以,搞懂递归非常重要,否则,后面复杂一些的数据结构和算法学起来就会比较吃力。

    我们以斐波那契数列分析一下递归算法。

    # 斐波那契数列:后一个数等于前两个数之和
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    1. 如何编写递归

    1.1 递归的条件

    究竟什么样的问题可以用递归来解决呢?只要同时满足以下三个条件,就可以用递归来解决:

    1. 一个问题的解可以分解为几个子问题的解,这些分解后的子问题,除了数据规模不同,求解思路完全一样。

      何为子问题?子问题就是数据规模更小的问题。在斐波那契数列中,就是求出前两个数之和。

    2. 根据分解后的子问题,写出递归公式。

      在斐波那契数列中,就是 f(n) = f(n -1) + f(n -2)。

    3. 存在递归终止条件。

      把问题分解为子问题,把子问题再分解为子子问题,一层一层分解下去,不能存在无限循环,这就需要有终止条件。在斐波那契数列中,存在多个终止条件,也就是 f(1) = 1 和 f(2) = 1,这就是递归的终止条件。

    1.2 如何编写递归代码

    写递归代码的关键就是找到如何将大问题分解为小问题的规律,并且基于此写出递推公式,然后再推敲终止条件,最后将递推公式和终止条件翻译成代码。只要遇到递归,我们就把它抽象成一个递推公式,不用想一层层的调用关系,不要试图用人脑去分解递归的每个步骤。

    public int fibonacci(int n) {
        if (n == 1 || n == 2) {
            return 1;
        }
        return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
    }
    

    2. 总结

    2.1 注意事项

    (1)警惕堆栈溢出

    编写递归代码时,如果递归层次太深,会出现堆栈溢出。而堆栈溢出会造成系统性崩溃,后果会非常严重。

    为什么递归代码容易造成堆栈溢出呢?函数调用会使用栈来保存临时变量。每调用一个函数,都会将临时变量封装为栈帧压入内存栈,等函数执行完成返回时,才出栈。系统栈或者虚拟机栈空间一般都不大。如果递归求解的数据规模很大,调用层次很深,一直压入栈,就会有堆栈溢出的风险。

    我们又该如何预防堆栈溢出呢?我们可以通过限制递归调用的最大深度来解决堆栈溢出问题。但这种做法并不能完全解决问题,因为最大允许的递归深度跟当前线程剩余的栈空间大小有关,事先无法计算。如果实时计算,代码过于复杂,就会影响代码的可读性。

    • 如果限制深度比较小,可以限制递归深度。比如 10、50,就可以用这种方法,否则这种方法并不是很实用。
    • 如果限制深度比较大,就只能自己模拟一个栈,用非递归代码实现

    (2)警惕重复计算

    如上的斐波那契数列,计算 f(5) 时需要计算 f(4) 和 f(3),计算 f(4) 又要计算 f(4) 和 f(2),这样会造成大量的重复计算,效率非常低。我们可以将中间计算结果缓存起来,这样可以避免大量重复计算。

    // 递归,动态规划。将计算的中间结果缓存起来。
    public int fibonacci(int n) {
        return fibonacci(n, new HashMap<>());
    }
    private int fibonacci(int n, Map<Integer, Integer> resolved) {
        if (resolved.containsKey(n)) {
            return resolved.get(n);
        }
        
        int value;
        if (n == 1 || n == 2) {
            value = 1;
        } else {
            value = fibonacci(n - 1, resolved) + fibonacci(n - 2, resolved);
        }
        resolved.put(n, value);
        return value;
    }
    

    (3)警惕死循环

    如果递归的数据出现 A-B-C-D-A,则会让递归陷入死循环中。

    2.2 非递归改写

    递归有利有弊,利是递归代码的表达力很强,写起来非常简洁;而弊就是空间复杂度高、有堆栈溢出的风险、存在重复计算、过多的函数调用会耗时较多等问题。所以,在开发过程中,我们要根据实际情况来选择是否需要用递归的方式来实现。

    public int fibonacci(int n) {
        int num1 = 1;
        int num2 = 1;
        if (n == 1 || n == 2) return 1;
    
        for (int i = 3; i <= n; i++) {
            int tmp = num1;
            num1 = num2;
            num2 = tmp + num2;
        }
        return num2;
    }
    

    那是不是所有的递归代码都可以改为这种迭代循环的非递归写法呢?

    笼统地讲,是的。因为递归本身就是借助栈来实现的,只不过我们使用的栈是系统或者虚拟机本身提供的,我们没有感知罢了。如果我们自己在内存堆上实现栈,手动模拟入栈、出栈过程,这样任何递归代码都可以改写成看上去不是递归代码的样子。但是这种思路实际上是将递归改为了 ”手动“ 递归,本质并没有变,而且也并没有解决前面讲到的某些问题,徒增了实现的复杂度。

    2.3 递归调试

    我们平时调试代码喜欢使用 IDE 的单步跟踪功能,像规模比较大、递归层次很深的递归代码,几乎无法使用这种调试方式。对于递归代码,你有什么好的调试方法呢?

    1. 打印日志发现,递归值。
    2. 结合条件断点进行调试。

    调试递归就像写递归一样,不要被每一步的细节所困,重点在于确认递推关系与结束条件是否正确,用条件断点着重调试最初两步与最终两步即可。

    推荐文章:

    1. 《如何将递归调用转化为非递归代码》:https://mp.weixin.qq.com/s/Ki3WN2AJ5HhxxmaQ0lVh3Q

    每天用心记录一点点。内容也许不重要,但习惯很重要!

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/binarylei/p/12404622.html
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