递归转循环的通法

前段时间看书发现，但凡提到递归的地方，都会说一句，递归和循环是可以相互转化的。刚开始，也没有想到将所有递归转为循环的办法。像计算阶乘，那自然没什么好说的。但是有些问题，用递归真的很方便，可以不用管具体的实现顺序，只要分析清楚终止条件和一次处理的逻辑就行了。那如果要把递归转为循环，忍不住就要想几个问题：

1、递归的原理是什么，若转为循环，那么原理依旧相同吗？还是说另辟蹊径？

2、在循环的每一次迭代中，怎么保证下次迭代的顺序和正确递归的顺序保持一致？

3、循环的条件和递归的终结条件的异同。

第一个问题，也看了一些书籍和博客，并没有发现别的思路，递归转循环无非就是显式地使用栈，思想是一样的，对需要保存的信息压栈，当前处理完毕之后出栈。其好处在于，与尾递归相似，不用多次创建栈，效率会有提升。

第二个问题，这个要根据情况处理，如果循环内可以有个完美的判断链，自然可以使得顺序与递归同步。如果情况复杂一点，需要自己设置额外变量，帮助判断下次循环的运行方向。

第三个问题，循环的条件和递归的终结条件基本相同，对于循环使用的栈的判断可以放到循环的逻辑里，不用加到判断条件中。

鄙人不才，用python实现了两个递归转循环的实例。介绍两个实例之前，给出自己的栈、节点、完全二叉树实现代码：

NONE_POINTER = -1
# 有二叉链表和三叉链表，区别在于是否包含parent节点的信息
class Node():
    # def __init__(self, data, parent=-1, left_child=-1, right_child=-1):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.left_child = NONE_POINTER
        self.right_child = NONE_POINTER
        self.l_tag = LINK
        self.r_tag = LINK
        # self.parent = NONE_POINTER

class Binary_Tree():
    logger_instance = my_logger('binary_tree')
    logger = logger_instance.initial_logger()

    def __init__(self, data_list):
        self.data_list = data_list
        self.check_data_list()
        self.root = Node(data_list.pop(0))
        self.level = 1
        self.level_nodes = [self.root]
        self.pre_node = NONE_POINTER
        self.create_bi_tree()

    def check_data_list(self):
        if len(self.data_list) <= 1:
            raise Exception('Error hmm_segger list!')

    # 使用层级遍历的方式构造完全二叉树
    def create_bi_tree(self):
        temp_nodes = []
        self.level += 1

        for node in self.level_nodes:
            if len(self.data_list) > 0:
                node.left_child = Node(self.data_list.pop(0))
            else:
                break
            if len(self.data_list) > 0:
                node.right_child = Node(self.data_list.pop(0))
            else:
                break
            temp_nodes.append(node.left_child)
            temp_nodes.append(node.right_child)

        if len(self.data_list) > 0:
            self.level_nodes = temp_nodes
            self.create_bi_tree()

准备代码完成之后，展示python的中序遍历的循环代码。

插，为什么要设置额外变量，因为中序遍历对应的循环内容有两种可能，一个是将自己压栈向左子树前进遍历，一个是遍历自己后向右子树前进遍历。正好对应一次递归中的两次子递归的过程，所以需要额外变量帮助判断转向。

见下：

def in_order_traverse(binary_tree):
    tree_stack = my_stack()
    cur_node = binary_tree  # 记录当前处理节点
    state = 0               # （靠额外变量判断循环的迭代方向）记录节点遍历的方向，0表示向左遍历，1表示输出自己后向右遍历

    # 对左子树进行遍历
    while cur_node != NONE_POINTER:
        if state == 0:
            if cur_node.left_child != NONE_POINTER:     # 不为空，继续向左遍历
                tree_stack.push(cur_node)
                cur_node = cur_node.left_child
            else:
                print '→',
                print cur_node.data,                     # 为空输出自己，出栈并将遍历方向改为输出自己向右遍历
                cur_node = tree_stack.pop() if not tree_stack.is_empty() else NONE_POINTER
                state = 1
        else:
            print '→',
            print cur_node.data,
            if cur_node.right_child != NONE_POINTER:    # 右不为空，则右子树代替当前节点，从右子树根节点向左遍历
                cur_node = cur_node.right_child
                state = 0
            else:
                cur_node = tree_stack.pop() if not tree_stack.is_empty() else NONE_POINTER

快速排序的循环版本代码如下：

def quick_sort(nums):
    start, end = 0, len(nums)-1
    nums_stack = my_stack()

    while start < end:
        flag = nums[start]
        cur_index = start
        # 快排逻辑
        for i in xrange(start+1, end+1):
            if nums[i] < flag:
                nums[cur_index] = nums[i]
                nums[i] = nums[cur_index+1]
                cur_index += 1
        nums[cur_index] = flag

        # 安排下一次迭代起止位
        if cur_index - start > 1:
            if end - cur_index > 1:     # 压栈
                nums_stack.push([cur_index+1, end])
            end = cur_index - 1

        elif end - cur_index > 1:
            start = cur_index + 1

        elif not nums_stack.is_empty():
            [start, end] = nums_stack.pop()     # 出栈
        else:
            start = end = 0

代码有点糙，格式不太规范，请轻拍。

后续分界线

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时隔两个月，在思考DFS算法时，我又想到了用栈显式的去实现。想了好一会，写出了一段伪代码，惭愧。。。。 先给出相关数据结构的定义，此处采用邻接链表的形式存储图。

// 图节点
class Node<T>{
    T data;
    neighborNode neighbor;
}

// 邻接链表节点
class neighborNode{
    int index;
    neighborNode next;
}

在写之前，我问了自己几个问题，并如下作答：

• 什么时候压栈？

向更深层次遍历的时候，将下个邻居压栈。

• 什么时候出栈？

无更深层次节点可遍历 或者说 所有邻居都遍历过 的时候。

• 下个遍历节点的优先级？

1>未访问过的邻居   2>未访问过的栈顶节点

• 什么时候结束？

需要出栈但栈为空的时候。（也是让我再写一版的原因）

然后我就写了如下伪代码:

DFS(w)    //邻接链表，节点保存在数组中，每个节点都有个指向其邻居链表的指针
    visit w and mark it as visited;
    if w.next is not null then
        Stack.push(w.next);
    end if
    
    while(Stack is not empty) do    
        pointer ← Stack.pop();    //一次回退
        while(arr[pointer.index] is visited and pointer.next is not null) do
            pointer ← pointer.next;
        end while
        
        //深入遍历
        while(arr[pointer.index] is not visited) do
            visit arr[pointer.index] and mark it as visited;
            
            for each neighbor p of arr[pointer.index] do
                if arr[p.index] is not visited then
                    pointer ← p;
                    Stack.push(pointer.next); //向下一层遍历之前，将下个位置压栈
                    break;
                end if
            end for
        end while

说实话，写了好几次，最后才定义清楚 终止条件和一次循环的工作内容。 刚开始觉得非常晦涩，难懂也难记。在鄙人看来，真正好的算法应该是思路清晰且简单的，看了之后可以举一反三，所以对于上面的代码我是拒绝的。就此代码来说，如果定义栈空为终止条件，那么势必要额外处理边界情况。而且一次出栈为一个循环的话，一次循环的工作内容又过多，写出来又要花很多时间思考。

后来，我又来翻看这篇博客，看到二叉树中序遍历的循环写法，一直萦绕心头的循环条件终于有了新的出路。栈不一定要为空，每次循环只做一件事，即便利后确定下个遍历节点。对，无节点可遍历就是循环终止条件。所以，我又写了一个版本，代码本身是可以更短的，这里为了方便理解，就不缩减了。

DFS(w)    //邻接链表，节点保存在数组中，每个节点都有个指向其邻居链表的指针
    visit w and mark it as visited;
    if w.next is not null then
        pointer ← w.next;
    end if
    
    while(arr[pointer.index] is not visited) do    //一次只遍历一个，在无可遍历节点时退出
        visit arr[pointer.index] and mark it as visited;
        
        for each neighbor p of arr[pointer.index] do //优先选取未遍历的邻居
            if arr[p.index] is not visited then
                pointer ← p;
                Stack.push(pointer.next); //向下一层遍历之前，将下个位置压栈
                break;
            end if
        end for
        
        while(arr[pointer.index] is visited and Stack is not empty) //邻居都遍历过，退栈
            pointer ← Stack.pop();
            //若节点已遍历，再优先选取其未遍历的邻居
            while(arr[pointer.index] is visited and pointer.next is not null) do
                pointer ← pointer.next;
            end while
        end while

以上

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