【递归、搜索与回溯】递归算法

一、经验总结

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递归 VS 迭代(循环)

递归和迭代都解决的是重复的子问题,因此两者是可以相互转化的。利用栈结构可以将递归算法转化为迭代算法。

递归和迭代各有其优缺点,选择时需根据具体场景和需求来决定。

  • 递归的优点包括:

    1. 简化问题:将大问题转化为小问题,减少代码量,使代码更简洁清晰,可读性更好。
    2. 有限语句定义无限集合:使用有限的循环语句实现无限集合的表示。
    3. 代码可读性好:递归代码通常更易于理解和维护。

    递归的缺点包括:

    1. 空间消耗大:递归调用会占用额外的栈空间,可能导致堆栈溢出。
    2. 效率较低:递归调用比迭代有更多的函数调用开销,可能影响运行效率。
    3. 需要设置结束条件:递归需要明确设置结束条件,否则可能导致无限递归至程序崩溃。
  • 迭代的优点包括:

    1. 高效率:迭代算法的效率较高,运行时间只随循环次数增加而增加,没有额外的空间开销。
    2. 空间效率高:迭代算法在空间上更为高效,没有递归的额外栈空间消耗。

    迭代的缺点包括:

    1. 代码不如递归简洁:迭代算法的代码可能不如递归算法简洁。
    2. 编写复杂问题时困难:迭代算法在处理复杂问题时可能不如递归算法直观和易于理解。

综上所述,递归和迭代都可以有效地解决问题,但选择哪种方法取决于问题的性质、代码的可读性和维护性要求以及运行时的性能需求。在实际应用中,大多数情况下迭代的效率更高,但递归在某些情况下提供了更简洁、更易于理解的解决方案。

递归 VS DFS

递归算法其实就是对递归决策树进行一次深度优先遍历(DFS),因此递归就是DFS。


二、相关编程题

2.1 汉诺塔

题目链接

面试题 08.06. 汉诺塔问题 - 力扣(LeetCode)

题目描述

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算法原理

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编写代码

class Solution {
public:void hanota(vector<int>& A, vector<int>& B, vector<int>& C) {_hanota(A, B, C, A.size());}void _hanota(vector<int>& A, vector<int>& B, vector<int>& C, int n){if(n == 1){C.push_back(A.back());A.pop_back();return; //记得return}_hanota(A, C, B, n-1);C.push_back(A.back()); //这里不能写A[0]A.pop_back();_hanota(B, A, C, n-1);}
};

2.2 合并两个有序链表

题目链接

21. 合并两个有序链表 - 力扣(LeetCode)

题目描述

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算法原理

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编写代码

class Solution {
public:ListNode* mergeTwoLists(ListNode* list1, ListNode* list2) {if(list1 == nullptr) return list2;if(list2 == nullptr) return list1;if(list1->val > list2->val)swap(list1, list2);list1->next = mergeTwoLists(list1->next, list2);return list1;}
};

2.3 反转链表

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206. 反转链表 - 力扣(LeetCode)

题目描述

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算法原理

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编写代码

class Solution {
public:ListNode* reverseList(ListNode* head) {if(head == nullptr) return nullptr;if(head->next == nullptr) return head;ListNode* newhead = reverseList(head->next);head->next->next = head;head->next = nullptr;return newhead;}
};

2.4 两两交换链表中的节点

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24. 两两交换链表中的节点 - 力扣(LeetCode)

题目描述

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算法原理

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编写代码

class Solution {
public:ListNode* swapPairs(ListNode* head) {if(head == nullptr || head->next == nullptr)return head;ListNode* next = head->next;ListNode* nnext = swapPairs(head->next->next);next->next = head;head->next = nnext;return next;}
};

2.5 快速幂

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50. Pow(x, n) - 力扣(LeetCode)

题目描述

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算法原理

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编写代码

class Solution {
public:double myPow(double x, long long n) {if(n == 0) return 1.0;if(n < 0) return 1.0/myPow(x, -n);double tmp = myPow(x, n/2);tmp *= tmp;return n%2==0? tmp:tmp*x;}
};

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