本文主要是介绍递归算法专题——真正理解递归和正确使用递归力扣实战应用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
目录
1、使用递归
1.1 如何理解递归
1.2 如何写好一个递归算法
2、 算法应用【leetcode】
2.1 题一:汉诺塔问题【面试题】
2.1.1 算法原理
2.1.2 算法代码
2.2 题二:合并两个有序链表
2.2.1 算法原理
2.2.2 算法代码
2.3 题三:反转链表
2.3.1 算法原理
2.3.2 算法代码
2.4 题四:两两交换链表中的节点
2.4.1 算法原理
2.4.2 算法代码
2.5 题五:Pow(x,n)
2.5.1 算法原理
2.5.2 算法代码
1、使用递归
1.1 如何理解递归
大家都知道,递归其实就是自己调用自己。
但是,为什么要使用递归呢?换句话说,为什么要自己调用自己呢?我们应该在什么情况下使用递归呢?又如何才能写好一个递归呢?
为什么使用递归,其实就是一个主问题中包含了相同问题的子问题,而子问题又包含了相同问题的子问题,即:出现了重复的子问题,进而我们只需要将焦点放在这个重复的子问题上,使用一个相同的方案来解决整个主问题,这就是使用递归的原因。
在理解递归后,要想得心应手的使用递归算法解题,我们必须以宏观的角度看待递归:
- 不要在意递归的细节展开图(因为我们知道,展开图一定是正确的)
- 将递归函数当成一个黑盒
- 无条件相信这个黑盒一定能完成任务,一定能给我们带来想要的结果
1.2 如何写好一个递归算法
一个递归中,有三个要素是必不可少的:1.函数头 2.函数体 3.函数出口(回退条件)
所以要想写好递归算法,那必须清楚的知道这三个要素该如何正确设计与书写:
- 找到重复的子问题 --> 函数头的设计
- 只关心其中一个子问题是如何解决的 --> 函数体的书写
- 注意递归函数的出口
虽然以上均为口头理论知识,但却尤为重要,当我们能够以宏观角度看待递归时,那递归的书写和使用将会非常得心应手。
2、 算法应用【leetcode】
2.1 题一:汉诺塔问题【面试题】
. - 力扣(LeetCode)
2.1.1 算法原理
通过画图可以发现,移动盘子的过程其实就是一个重复的子问题,因此我们使用递归求解。
【注意:一定要以宏观角度看待递归,相信这个递归函数一定能够完成任务,不要在意细节展开图,否则做题会很费劲】
- 1.重复子问题 -> 函数头
将x柱子上的一些盘子,借助y柱子,转移到z柱子上: dfs(x,y,z, n);
- 2.只关注重复子问题中的其中一个子问题 -> 函数体
①现将x柱子上的n-1个盘子借助c盘转移到y柱子上,②再将x柱子上最后一个盘子转移到z柱子上,③最后再将y柱子上的n-1个盘子借助x柱子转移到z柱子上:①dfs(x, z, y, n-1); ②x.back()-> z;③dfs(y,x,z,n-1);
- 3.函数出口
n==1时,x.back() 转移到z柱子上;
2.1.2 算法代码
class Solution {public void hanota(List<Integer> a, List<Integer> b, List<Integer> c) {dfs(a, b, c, a.size());}public void dfs(List<Integer> a, List<Integer> b, List<Integer> c, int n) {if(n == 1) {//注意//递归到最深处才会移动盘子//移动的应该是柱子最上面的一个盘子c.add(a.remove(a.size() - 1));return;}dfs(a, c, b, n - 1);//同上,在递归最深处,移动的是最上面的一个盘子c.add(a.remove(a.size() - 1));dfs(b, a, c, n - 1);}
}
2.2 题二:合并两个有序链表
. - 力扣(LeetCode)
2.2.1 算法原理
为什么可以使用递归?选出值最小的节点,接着合并剩下的链表和另外一个链表;再选出值次小的节点,接着合并剩下的链表和另外一个链表;......依然是重复的子问题,可以递归求解。
同样,站在宏观角度看待递归。
- 先选出值最小节点,接着让这个递归函数合并剩下的链表并返回合并后的头结点,(我不管它怎么做到的,相信它一定可以做到)
- 接着,将最小的节点和返回后的(合并好的)链表相连接
- 返回头结点
- 函数出口:当为节点不存在时(node == null),说明不需要合并,为函数出口,递归回退
2.2.2 算法代码
/*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode() {}* ListNode(int val) { this.val = val; }* ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }* }*/
class Solution {public ListNode mergeTwoLists(ListNode list1, ListNode list2) {if(list1 == null) return list2;if(list2 == null) return list1;if(list1.val < list2.val) {list1.next = mergeTwoLists(list1.next, list2);return list1;}else {list2.next = mergeTwoLists(list1, list2.next);return list2;}}
}
2.3 题三:反转链表
. - 力扣(LeetCode)
2.3.1 算法原理
- 让递归函数反转链表(宏观角度,相信它一定可以完成)
- 并且递归函数返回反转链表后的头结点
- 修改当前节点与反转后链表的指向
2.3.2 算法代码
/*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode() {}* ListNode(int val) { this.val = val; }* ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }* }*/
class Solution {public ListNode reverseList(ListNode head) {if(head == null || head.next == null) return head;ListNode newHead = reverseList(head.next);head.next.next = head;head.next = null;return newHead;}
}
2.4 题四:两两交换链表中的节点
. - 力扣(LeetCode)
2.4.1 算法原理
- 宏观角度,先把前两个节点看做整体
- 使用递归函数两两交换这两个节点后的节点,并返回交换后链表的头结点
- 再反转前两个节点并且修改链表的指向关系
- 当节点为空或者只有一个节点时,为函数出口
2.4.2 算法代码
/*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode() {}* ListNode(int val) { this.val = val; }* ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }* }*/
class Solution {public ListNode swapPairs(ListNode head) {if(head == null || head.next == null) return head;ListNode tmp = swapPairs(head.next.next);ListNode newHead = head.next;newHead.next = head;head.next = tmp;return newHead;}
}
2.5 题五:Pow(x,n)
. - 力扣(LeetCode)
2.5.1 算法原理
这里再次强调一下:一定要以宏观的角度看待递归!!!把递归函数当做一个黑盒,相信这个黑盒一定能够完成相关任务!
一个数的n次方,就是这个数的n/2次方* 这个数的n/2次方;
一个数的n/2次方,就是这个数的n/4次方* 这个数的n/4次方;
一个数的n/4次方,就是这个数的n/8次方* 这个数的n/8次方;
.........
一个数的0次方,就是1;
综上所示,出现了重复的子问题,我们可以使用递归算法解题。
- 站在宏观角度,要得到当前数的n次方,就要得到其n/2次方(tmp),而tmp*tmp就是当前数的n次方
- 而递归函数就要为我们返回数的n/2次方(tmp),我们要无条件相信它。tmp = pow(x, n/2);
- 在n==1的函数当中,要得到0次方(n/2=0)时的数值,任何数的0次方为1,此时为函数出口,返回1
- 当n/2不能整除时,返回tmp*tmp*x即可
- 注意n为负数的情况,当成正数计算,最终返回其倒数即可
2.5.2 算法代码
class Solution {public double myPow(double x, int n) {return n < 0 ? 1 / pow(x, -n) : pow(x, n);}public double pow(double x, int n) {if(n == 0) return 1;//宏观角度看待递归,得到当前数n/2幂的值double tmp = pow(x, n / 2);return (n % 2 == 0) ? tmp * tmp : tmp * tmp * x;}
}
END
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