关于尾递归,有些几个问题求解答 [问题点数:100分]

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一般递归递归
一般<em>递归</em> def normal_recursion(n): if n == 1: return 1 else: return n + normal_recursion(n-1) 执行: normal_recursion(5) 5 + normal_recursion(4) 5 + 4 + normal_recursion(3) 5 + 4 ...
递归是什么?效率高很多
这篇文章转过来的:https://www.cnblogs.com/zhanggui/p/7722541.html 了解<em>尾</em><em>递归</em>之前,先了解一下<em>尾</em>调用。 function foo(data) { a(data); return b(data); } 这里的a(data)和b(data)都是函数调用,但是b(data)是函数返回前的最后运行的东西,所以也是所谓的<em>尾</em>位置。例如: ...
递归递归的区别和原理
                             <em>递归</em>和<em>尾</em><em>递归</em>的区别和实现               基本上大多数C的入门教材里都会说简单的<em>递归</em>,例如<em>求</em>阶乘n!,经典的本科入门书籍谭浩强的《C语言程序设计》,但后来看了《代码大全2》这本书,关于进阶和编码规范的书中提到了,这些计算机教材用愚蠢的例子阶乘和斐波那契数列来讲解阶乘,因为<em>递归</em>是强有力的工具,但用阶乘去计算阶乘之类的,很不明智...
什么才是真正的递归--各位大侠高手赐教
最近看数据结构书 发现清华的一本书上讲的<em>尾</em><em>递归</em>概念不是很明确 便上网搜索下资料,却发现了不同的答案 清华的那本书上讲 如下这个例子就是<em>尾</em><em>递归</em> 还有C PREMIR PLUS上也是这样的例子 <em>求</em>N! i
递归&递归
<em>递归</em> : 函数调用自己本身 计算n的阶乘 function add(n){ if(n===1){ return n; } return n*function add(n-1) } 斐波那契数列 1 1 2 3 5 8 13... function arr(n){ if(n===1){ return n; } else{ ...
递归
<em>尾</em><em>递归</em> - Tail Recursion   <em>尾</em><em>递归</em>是极其重要的,不用<em>尾</em><em>递归</em>,函数的堆栈耗用难以估量,需要保存很多中间函数的堆栈。比如f(n, sum) = f(n-1) + value(n) + s
python_斐波那契多种递归 递归,动态规划,循环,装饰器等
1、<em>递归</em>的特点 <em>递归</em>算法是一种直接或间接调用自身算法的过程,在计算机编程中,<em>递归</em>算法对解决一大类<em>问题</em>是十分,它往往使算法的描述简洁而且易于理解。 <em>递归</em>算法解决<em>问题</em>的特点: (1)<em>递归</em>就是在过程或函数里调用自身 (2)在使用<em>递归</em>策略时,必须有一个明确的<em>递归</em>结束条件,称为<em>递归</em>出口。 (3)<em>递归</em>算法解题通常显得很简洁,但<em>递归</em>算法解题的运行效率较低,所以一般不提倡用<em>递归</em>算法设计程序。 ...
递归:实际中为什么快排会比堆排快?
<em>尾</em><em>递归</em> <em>尾</em><em>递归</em>就是从最后开始计算, 每<em>递归</em>一次就算出相应的结果, 也就是说, 函数调用出现在调用者函数的<em>尾</em>部, 因为是<em>尾</em>部, 所以根本没有必要去保存任何局部变量. 直接让被调用的函数返回时越过调用者, 返回到调用者的调用者去. <em>递归</em>解题相对常用的算法如普通循环等,运行效率较低。因此,应该尽量避免使用<em>递归</em>,除非没有更好的算法或者某种特定情况,<em>递归</em>更为适合的时候。在<em>递归</em>调用的过程当中系统为每一层的返回点
递归递归的区别
以<em>递归</em>方式实现阶乘函数的实现: int recsum(int n) { if (n &amp;lt; 0) return 0; else if(n == 0 || n == 1) return 1; else return n * fact(n - 1); } 以<em>尾</em><em>递归</em>方式实现阶乘函数的实现: int tailrecsum...
递归递归(C语言)
在计算机科学领域中,<em>递归</em>式通过<em>递归</em>函数来实现的。程序调用自身的编程技巧称为<em>递归</em>( recursion)。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的<em>问题</em>层层转化为一个与原<em>问题</em>相似的规模较小的<em>问题</em>来<em>求</em>解,<em>递归</em>策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算,大大地减少了程序的代码量。<em>递归</em>的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。 一般来说,<em>递归</em>...
【基础】递归递归,我的个人看法
之前只知道<em>递归</em>这个概念,无非是函数内部调用自己。 <em>递归</em><em>递归</em>,有来有回。从调用的最外层开始一层一层往里进去直到最里层然后带着结果一层层出来到最外面返回。 那么 <em>尾</em><em>递归</em>是什么呢? 很多篇文章拿阶乘来举例子。 我按照我的理解总结为 最后的返回值只有函数自身的调用,而不含有表达式。 函数<em>递归</em>调用过程中产生的中间累计的值以变量的形式存储在下一层函数的入参中,逐级传递下去。 第二句话是...
去除递归的快速排序以及快速排序的栈深度
对于栈深度的定义: 编译器通常使用栈来存储<em>递归</em>执行过程中的相关信息,包括每次<em>递归</em>调用的参数等。最新调用的信息存在栈的顶部,而第一次调用的信息存在栈的底部。当一个过程被调用时,其相关信息被压如栈中,当它结束时,其信息被弹出。栈深度是在一次计算中会用到的栈空间的最大值。 对于快速排序,假设数组参数的传递是用指针来指示的,所以每次过程调用只需要O(1)的栈空间。 去除<em>尾</em><em>递归</em>的快速排序伪代码如下:TA
消除递归
<em>尾</em><em>递归</em>函数调用自身,称为<em>递归</em>。如果<em>尾</em>调用自身,就称为<em>尾</em><em>递归</em>。<em>递归</em>非常耗费内存,因为需要同时保存成千上百个调用帧,很容易发生“栈溢出”错误(stack overflow)。但对于<em>尾</em><em>递归</em>来说,由于只存在一个调用帧,所以永远不会发生“栈溢出”错误。对比package mainimport ( "fmt" )// 存在<em>尾</em><em>递归</em> func fibonacci(n int) int { if n
递归消除
<em>尾</em>调用 使用循环方式 def factorial(n: Int): Int = { def go(n: Int, acc: Int): Int = { if (n &amp;lt;= 0) acc else go(n - 1, n * acc) } go(n, 1) } 想不通过修改一个循环变量而实现循环功能,可以借助<em>递归</em>函数。我们在阶...
利用递归减少栈空间的消耗
利用<em>尾</em><em>递归</em>减少栈空间的消耗 分类: 算法2013-08-30 16:04 482人阅读 评论(3) 收藏 举报 <em>递归</em>栈编译器算法优化       首先,需要给出一个定义,什么是<em>尾</em><em>递归</em>。在《算法精解》中给出的定义如下:       如果一个函数中所有<em>递归</em>形式的调用都出现在函数的末<em>尾</em>,我们称这个<em>递归</em>函数是<em>尾</em><em>递归</em>的。当<em>递归</em>调用是整个函数体中最后执行的语句且它的返回值不
递归解决递归时的栈溢出错误
<em>递归</em>是非常耗内存的,因为需要同时保存成千个调用帧,容易发生栈溢出错误,但如果使用<em>尾</em><em>递归</em>的话,由于只存在一个调用帧,所以不会发生栈溢出错误. 例1: 阶乘计算 function factorial (n) { if (n === 1) return 1; return n * factorial(n - 1) ; } factorial(S) // 120 ...
递归递归优化
一、什么是<em>尾</em><em>递归</em> 程序调用自身的编程技巧称为<em>递归</em>( recursion)。<em>尾</em><em>递归</em>是一种特殊的<em>递归</em>,<em>递归</em>形式的调用都出现在函数的末<em>尾</em>,我们称这个 <em>递归</em>函数是<em>尾</em><em>递归</em>的。 二、<em>尾</em><em>递归</em>的优势 <em>尾</em><em>递归</em>函数的特点是在回归过程中不用做任何操作,这个特性很重要,因为大多数现代的编译器会利用这种特点自动生成优化的代 码。这个调用返回时栈帧中并没有其他事情可做,因此也就没有保存栈帧的必要了。通过覆盖当前的栈...
递归为什么那么慢?递归的改进算法
不知道大家发现没有,执行<em>递归</em>算法,特别是<em>递归</em>执行层数多的时候,结果极其的慢,而且<em>递归</em>层数达到一定的值,还可能出现内存溢出的情况。本文就要将为你解释原因和对应的解决方案。 一、<em>递归</em>与循环 1.1所谓的<em>递归</em>慢到底是什么原因呢? 大家都知道<em>递归</em>的实现是通过调用函数本身,函数调用的时候,每次调用时要做地址保存,参数传递等,这是通过一个<em>递归</em>工作栈实现的。具体是每次调用函数本身要保存的内容包括:局部变量...
递归为啥能优化?及优化方法(转载摘录)
<em>尾</em><em>递归</em>为啥能优化? - brambles的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36587160 <em>尾</em><em>递归</em>: 若函数在<em>尾</em>位置调用自身(或是一个<em>尾</em>调用本身的其他函数等等),则称这种情况为<em>尾</em><em>递归</em>。<em>尾</em><em>递归</em>也是<em>递归</em>的一种特殊情形。<em>尾</em><em>递归</em>是一种特殊的<em>尾</em>调用,即在<em>尾</em>部直接调用自身的<em>递归</em>函数。对<em>尾</em><em>递归</em>的优化也是关注<em>尾</em>调用的主要原因。<em>尾</em>调用不一定是<em>递归</em>调用,但是<em>尾</em><em>递归</em>特别有用,也...
斐波那契数列的各种优化:递归递归不爆栈),记忆化搜索,动态规划
目录 1.普通的<em>递归</em>斐波那契数列 2.<em>尾</em><em>递归</em>:在使用<em>递归</em>的情况下,不爆栈 3.记忆化搜索:减少不必要的重复计算,自上而下 4.动态规划:自上而下,非<em>递归</em> 1.普通的<em>递归</em>斐波那契数列 function fac($n){ if($n == 1 || $n == 2) return 1; else return fac($n-2) + fac($n-1) } 2.<em>尾</em><em>递归</em>...
python 斐波拉契递归 递归 备忘录 动态规划 迭代
1 <em>递归</em> #coding=utf-8 ''' @author: 182 ''' from time import time def fab(n): if n==0: return 0 if n==1: return 1 if (n!=0 and n!=1): return fab(n-1)+fab(n-2) d
Unique Paths && Unique Paths|| 递归的简化,数学排列组合,动态规划
动态规划
javascript 递归性能优化-递归
(普通<em>递归</em>) :function f(x) { if (x === 1) return 1; return 1 + f(x-1); }<em>尾</em><em>递归</em>的判断标准是函数运行【最后一步】是否调用自身,而不是是否在函数的【最后一行】调用自身。 <em>尾</em><em>递归</em>function f(x) { if (x === 1) return 1; return f(x-1); }<em>尾</em><em>递归</em>~~ 就是进入下一个函
为什么递归递归会栈溢出?优化原理是什么?
一、<em>递归</em>与<em>尾</em><em>递归</em> <em>递归</em>: 在函数的定义中使用函数自身的方法 Kotlin代码实现一个n的累加的函数 fun recursive(n:Int):Int { if (n == 1) { return 1 } else { return n + recursive(n - 1) } } <em>尾</em><em>递归</em>: 若函数在<em>尾</em>位置调用自身(或是一个<em>尾</em>调用本身的...
简单例子讲解普通递归递归
作者:Coke 链接:http://www.zhihu.com/question/20761771/answer/92233964 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。 这是<em>尾</em><em>递归</em>: int f(x) { if (x === 1) return 1; return f(x-1); } (这个程序没什么意义,仅作为理解辅助之用)
递归递归
什么是<em>递归</em> <em>递归</em>是什么就不多说了,下面举个例子 function f(n) { if (n === 1) { return 1 } return n * f(n - 1) } f(3) // 6 <em>递归</em>非常耗费内存,因为<em>递归</em>调用栈中需要同时保存成千上百个调用记录,很容易发生&quot;栈溢出&quot;错误。 什么是<em>尾</em><em>递归</em> 如果一个函数中所有<em>递归</em>形式的调用都出现在函数的末<em>尾</em>,我们称这个...
LeetCode刷题Easy篇斐波那契数列问题递归,递归,非递归和动态规划解法)
题目 斐波那契数列:  f(n)=f(n-1)+f(n-2)(n&amp;gt;2) f(1)=1;f(2)=1; 即有名的兔子繁衍<em>问题</em>  1 1 2 3 5 8 13 21 .... 我的解法 <em>递归</em> package com.puhui.goosecard.manage; /** * 2 * @Author: kerry * 3 * @Date: 2018/12/7 10:18 * 4...
见识一下递归的强大!递归怎么会比迭代还快!这不科学
1.性能测试     <em>尾</em><em>递归</em><em>求</em>Fibonaci数列,三种方法分别是: (1)普通<em>递归</em> (2)<em>尾</em><em>递归</em> (3)动态规划 第一种重复计算很多,其他两种都能避免重复计算 代码: #include #include //#include using namespace std; //using namespace boost; //using namespace boost:
递归递归总结
http://www.cnblogs.com/Anker/archive/2013/03/04/2943498.html 前言:今天上网看帖子的时候,看到关于<em>尾</em><em>递归</em>的应用(http://bbs.csdn.net/topics/390215312),大脑中感觉这个词好像在哪里见过,但是又想不起来具体是怎么回事。如是乎,在网上搜了一下,顿时豁然开朗,知道<em>尾</em><em>递归</em>是怎么回事了。下面就<em>递归</em>与<em>尾</em><em>递归</em>
递归实现阶乘
def fact_iter(n,result):     if n==1:         return result     else:         return fact_iter(n-1,result*n) def fact(n):     if n==1:         return 1     else:         return fact_iter(n,1)  //调用自身...
什么是递归
简介:想必大家都知道<em>递归</em>是什么,第一次接触<em>尾</em><em>递归</em>,首先要从它的定义说起: <em>尾</em><em>递归</em>:当<em>递归</em>调用是整个函数体中最后执行的语句且它的返回值不属于表达式的一部分时,这个<em>递归</em>调用就是<em>尾</em><em>递归</em>。<em>尾</em><em>递归</em>函数的特点是在回归过程中不用做任何操作 举一个简单的例子,用<em>递归</em>算阶乘:int factorial(int n) { if(n == 0 || n == 1) { return 1;
什么是递归/递归的底层实现原理
什么是<em>尾</em><em>递归</em>/<em>尾</em><em>递归</em>的底层实现原理     什么是<em>尾</em><em>递归</em>?<em>尾</em><em>递归</em>就是函数最后的语句是调用函数自身,但调用自己的时候,已经 不再需要上一个函数的环境了。所以并非所有的<em>递归</em>都属于<em>尾</em><em>递归</em>,它需要通过上述的规则来编 写<em>递归</em>代码。和普通的<em>递归</em>相比,<em>尾</em><em>递归</em>即使<em>递归</em>调用数万次,它的函数栈也仅为常数,不会出 现Stack Overflow异常。     <em>递归</em>和循环的区别?从jvm的角度来说,<em>递归</em>
研究了一天的递归 还是又一些不明白
一列数的规则如下: 1、1、2、3、5、8、13、21、34...... <em>求</em>第30位数是多少, 用<em>递归</em>算法实现。 答:public class MainClass { public static vo
递归函数转换为非递归形式
任何<em>递归</em>函数转换为非<em>递归</em>函数有一套固定的规则,使用该规则可以将任何<em>递归</em>函数转换为非<em>递归</em>函数。
10.2.1 用递归避免栈溢出(续!)
10.2.1 用<em>尾</em><em>递归</em>避免栈溢出(续!)   [ naïve 不像是英语,不知道什么意思。 ] 第六章中的列表处理函数并不是<em>尾</em><em>递归</em>。如果我们传递很大的列表,就会因栈溢出而失败。我们将用<em>尾</em><em>递归</em>重写两个函数(map 和 filter),将改正这个<em>问题</em>。为了对照,在清单 10.8 中包括了原来的实现。为了避免名字冲突,已经改名为 mapN 和 filterN。   清单10.8 naïv
浅谈调用和递归(C语言)
什么是<em>尾</em>调用 在计算机科学里,<em>尾</em>调用是指一个函数里的最后一个动作是一个函数调用的情形,即这个调用的返回值直接被当前函数返回的情形。这种情形下称该调用位置称为“<em>尾</em>位置”。 说得通俗点,<em>尾</em>调用就是指某个函数的最后一步是调用另一个函数。这个调用位置称为“<em>尾</em>位置”。 比如有个函数叫fun,其实现是: int fun(void) { foo(); } 上面代码中,函数fun的最后一步是
python 学习汇总36:递归函数(递归)( tcy)
<em>递归</em>函数(<em>尾</em><em>递归</em>) 2018/11/15 用途: <em>递归</em>函数常用于检索大量数据,替代for循环。 1.<em>递归</em>深度设置: sys.getrecursionlimit() #返回当前最多的<em>递归</em>深度默认3000 #ipython sys.setrecursionlimit(100...
递归 - Tail Recursion
<em>尾</em><em>递归</em>是针对传统的<em>递归</em>算法而言的, 传统的<em>递归</em>算法在很多时候被视为洪水猛兽. 它的名声狼籍, 好像永远和低效联系在一起.<em>尾</em><em>递归</em>就是从最后开始计算, 每<em>递归</em>一次就算出相应的结果, 也就是说, 函数调用出现在调用者函数的<em>尾</em>部, 因为是<em>尾</em>部, 所以根本没有必要去保存任何局部变量. 直接让被调用的函数返回时越过调用者, 返回到调用者的调用者去.以下是具体实例:线性<em>递归</em>:lo
关于图的问题解答
对给定的任意连通无向图各个节点,使用邻接表创建该图,并分别找出遍历该图的 深度优先遍历路径和广度优先遍历路径。其中无向图节点(0,1,3)表示该节点为0,与其相邻的节点为1和3。规定节点0为遍历的起点
递归优化之递归
一个函数直接或间接调用自己本身,这种函数即为<em>递归</em>函数。 <em>递归</em>算法能够以一种优雅的思考方式简化<em>问题</em>,但由于<em>递归</em>通常是通过堆栈来实现的,一直背负着效率低的“臭名”。 以计算斐波那契数列为例,程序代码如下 [java] view plain copy /**   *  采用<em>递归</em>方式计算斐波那契数列   */   public  sta
递归函数及递归优化(递归
一、定义        在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是<em>递归</em>函数。 二、利弊        <em>递归</em>函数的优点是定义简单,逻辑清晰。理论上,所有的<em>递归</em>函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如<em>递归</em>清晰。        使用<em>递归</em>函数需要注意防止栈溢出。在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每...
递归与斐波那契三种解法
常规的斐波那契数列解法 int fib(int n) { if (n &amp;lt;= 2) { return 1; } else return fib(n - 1) + fib(n - 2); } 要<em>求</em>第n个斐波那契数,子<em>问题</em>就是<em>求</em>每一个斐波那契数的前一项和前二项之和,典型的<em>递归</em>思想。 这个算法的时间复杂度怎么算呢? <em>递归</em>的时间...
递归函数——头递归递归
学习总结自《像程序员一样思考》V.Anton Spraul 著,徐波 译 <em>递归</em>,也就是一个函数直接或间接调用自身。 一般来说,<em>递归</em>可以分为直接<em>递归</em>和间接<em>递归</em>。直接<em>递归</em>,是指函数自己调用自己的情况,而间接<em>递归</em>,是指调用其他函数时,在其他函数中又调用了自己的情况。 现在,主要将<em>递归</em>分为头<em>递归</em>和<em>尾</em><em>递归</em>来学习。 1.概念 头<em>递归</em>:<em>递归</em>发生在函数的其他处理代码之前(或理解为,<em>递归</em>发
基本递归递归
基本<em>递归</em> 首先我们通过<em>递归</em>的方式去<em>求</em>解n!。函数可以定义成如下形式: 图3-1展示了利用<em>递归</em>的方法计算的4!过程。它也勾画出了<em>递归</em>过程中的两个基本阶段:递推与回归。在递推阶段,每一个<em>递归</em>调用通过进一步调用自己来记住这次<em>递归</em>过程。当其中有调用满足终止条件时,递推结束。比如,在计算n的阶乘时,终止条件是当n=1和n=0,此时函数只须简单地返回1即可。每一个<em>递归</em>函数都必须拥有至少一个终止条件;否...
递归递归的比较,斐波那契
<em>尾</em>部<em>递归</em>是一种编程技巧。如果在<em>递归</em>函数中,<em>递归</em>调用返回的结果总被直接返回,则称为<em>尾</em>部<em>递归</em>。<em>尾</em>部<em>递归</em>的函数有助将算法转化成函数编程语言,而且从编译器角度来说,亦容易优化成为普通循环。这是因为从电脑的基本面来说,所有的循环都是利用重复移跳到代码的开头来实现的。如果有<em>尾</em>部归递,就只需要叠套一个堆栈,因为电脑只需要将函数的参数改变再重新调用一次。
对角矩阵的性质(diagonal matrix)
对角矩阵(英语:diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵。对角线上的元素可以为0或其他值。因此n行n列的矩阵{\displaystyle \mathbf {D} } = (di,j)若符合以下的性质: {\displaystyle d_{i,j}=0{\mbox{ if }}i\neq j\qquad \forall i,j\in \{1,2,\ldots
逻辑回归的理解
逻辑回归(Logistic Regression) 1. 回归(Regression) - 回归,我的理解来说,其直观的理解就是拟合的意思。我们以线性回归为例子,在二维平面上有一系列红色的点,我们想用一条直线来尽量拟合这些红色的点,这就是线性回归。回归的本质就是我们的预测结果尽量贴近实际观测的结果,或者说我们的<em>求</em>得一些参数,经过计算之后的预测结果尽可能接近真实值。 2. 逻...
递归递归优化
1、<em>递归</em>介绍 <em>递归</em>简而言之就是自己调用自己。使用<em>递归</em>解决<em>问题</em>的核心就是分析出<em>递归</em>的模型,看这个<em>问题</em>能拆分出和自己类似的<em>问题</em>并且有一个<em>递归</em>出口。比如最简单的就5的阶乘,可以把它拆分成5*4!,然后<em>求</em>4!又可以调用自己,这种<em>问题</em>显然可以用<em>递归</em>解决,<em>递归</em>的出口就是<em>求</em>1!,可以直接返回1。用Python实现如下: def fact(n): if n==1: return n return n...
[算法]递归递归和非递归
<em>尾</em><em>递归</em>,性能高,与迭代一致; 非<em>尾</em><em>递归</em>,性能低,将其转为迭代(注重:出栈压栈操作)以提高性能。ref1. <em>递归</em>算法转换为非<em>递归</em>算法的技巧2017-11-22 算法与数学之美https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODUxOTA5Mg==&amp;amp;mid=2652556683&amp;amp;idx=2&amp;amp;sn=5692497d7b3d352e428be81e73f2...
什么是递归,递归的优势以及语言支持情况说明
今天在进行数据排序时候用到<em>递归</em>,但是耗费内存太大,于是想找一找有没有既提升效率又节省内存的算法,然后发现<em>尾</em><em>递归</em>确实不错,只可惜php并没有对此作优化支持. 虽然如此,但还是学习了,下面总结一下: <em>尾</em><em>递归</em> --概念 如果一个函数中所有<em>递归</em>形式的调用都出现在函数的末<em>尾</em>,我们称这个<em>递归</em>函数是<em>尾</em><em>递归</em>的。当<em>递归</em>调用是整个函数体中最后执行的语句且它的返回值不属于表达式的一部分时,这个<em>递归</em>调用就是
递归递归
最近学习算法遇到一个很有意思的事情。 就是大家都知道<em>递归</em>用的不好是非常占内存而且耗时的。原因是因为<em>递归</em>函数是一层一层调用函数的。而在计算机中函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现,每当调用一层函数,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减少一层栈帧。所以<em>递归</em>用的不好可能会导致栈溢出。或者运行时间特别长。优化<em>递归</em>的方法可以使用<em>尾</em><em>递归</em>,事实上时间复杂度一样。<em>尾</em><em>递归</em>主要是对栈内存空间优化,其实是
基本递归递归
基本<em>递归</em>     先看一下计算n的阶乘的定义式:                n! = (n)(n-1) (n-2)...(1)     使用<em>递归</em>可以将其表达成:               F(n) = 1                 如果 n=0, n=1               F(n) = nF(n-1)       如果 n>1     实现代码如下:int fac
快速排序(三种算法实现和非递归实现)
快速排序(Quick Sort)是对冒泡排序的一种改进,基本思想是选取一个记录作为枢轴,经过一趟排序,将整段序列分为两个部分,其中一部分的值都小于枢轴,另一部分都大于枢轴。然后继续对这两部分继续进行排序,从而使整个序列达到有序。<em>递归</em>实现:void QuickSort(int* array,int left,int right) { assert(array); if(left &amp;amp;gt;=
递归的概念及作用
如果一个函数中所有<em>递归</em>形式的调用都出现在函数的末<em>尾</em>,我们称这个<em>递归</em>函数是<em>尾</em><em>递归</em>的。当<em>递归</em>调用是整个函数体中最后执行的语句且它的返回值不属于表达式的一部分时,这个<em>递归</em>调用就是<em>尾</em><em>递归</em>。<em>尾</em><em>递归</em>函数的特点是在回归过程中不用做任何操作,这个特性很重要,因为大多数现代的编译器会利用这种特点自动生成优化的代码。     原理:当编译器检测到一个函数调用是<em>尾</em><em>递归</em>的时候,它就覆盖当前的活动记录而不是在栈中去创建一
c编译器是如何处理递归方法的
c编译器是如何处理<em>递归</em>方法的 basic编译器是如何处理<em>递归</em>方法的 它们在处理<em>递归</em>方法上有哪些不同呢
算法导论 之 B树 - 删除[C语言]
作者:邹祁峰 邮箱:Qifeng.zou.job@hotmail.com 博客:http://blog.csdn.net/qifengzou 日期:2014.04.13 转载请注明来自"祁峰"的CSDN博客 1. 引言   关于B的性质、结构定义、插入操作的处理和相关代码可以参考《算法导论 之 B树 - 创建、插入》一文,而本文主要是讲解B树删除操作的处理过程。在B树的插入操作
啊哈!算法】最快最简单的排序——桶排序
最快最简单的排序——桶排序   在我们生活的这个世界中到处都是被排序过的。站队的时候会按照身高排序,考试的名次需要按照分数排序,网上购物的时候会按照价格排序,电子邮箱中的邮件按照时间排序……总之很多东西都需要排序,可以说排序是无处不在。现在我们举个具体的例子来介绍一下排序算法。   首先出场的我们的主人公小哼,上面这个可爱的娃就是啦。期末考试
递归的本质
先直接上两个例子:<em>求</em>n的阶乘,仔细观察对比一下 例子1: int fact(int n) { if(n<0) return 0; else if(n ==0 || n==1) return 1; return n * fact(n-1); } 例子2: int fact(int n) { return
Coursera Scala 1-7:递归递归
<em>递归</em> 大家都不陌生,一个函数直接或间接的调用它自己,就是<em>递归</em>了。我们来看一个简单的,计算阶乘的例子。 def factorial(n: Int): Int = { if( n 1 ) 1 else n * factorial(n-1) } 以上factorial方法,在n>1时,需要调用它自身,这是一个典型的<em>递归</em>调用。如果n=5,那么该<em>递归</em>调用的过程大致如下: facto
递归一定能转化为迭代?
如题
【东方网力科技股份有限公司】有了解这家公司的吗?小弟下周要入职了
RT,小弟收到了offer让我下周一入职,原来的公司辞掉了,我想问问: 1、这家单位在管理上怎么样; 2、进入这家单位后,在试用期的时候应该注意哪些<em>问题</em>。 希望了解的哥哥姐姐给个答复,小弟不胜感激。
理解递归
<em>递归</em>的一般形式 int fun(int n){ if(n==0) return 0; return n+fun(n-1); } 数学模型: n=0 0 n!=0 f(n) <em>尾</em><em>递归</em>的一般形式 int fun(int sum,int n){ if(n==0) return sum; return fun(sum+n,n-1); }   两种
递归还是伪递归,关于老赵blog的一点评论
老赵原文看这里: http://blog.zhaojie.me/2009/03/tail-recursion-and-continuation.html 首先,老赵是我非常尊重的技术专家,并且他的这篇
怎样算递归?
// <em>递归</em> function Add($num) { switch ($num) { case 1: return $num; default: return $num + Add($num - 1
递归函数与栈的变化
通常,一个函数在调用另一个函数之前,要作如下的事情:a)将实在参数,返回地址等信息传递给被调用函数保存; b)为被调用函数的局部变量分配存储区;c)将控制转移到被调函数的入口.      从被调用函数返回调用函数之前,也要做三件事情:a)保存被调函数的计算结果;b)释放被调函数的数据区;c)依照被调函数保存的返回地址将控制转移到调用函数.所有的这些,不论是变量还是地址,本质上来说都是"数据",都
阶乘的递归形式
以<em>尾</em><em>递归</em>的形式定义计算 !
递归和循环
《编程珠玑(续)》
C语言之递归
昨天被问到了<em>尾</em><em>递归</em>及编译器对它的处理相关,一直对它没有研究过,解释得很含糊。 回来查了下,记录如下: <em>递归</em>有线性<em>递归</em>(普通的<em>递归</em>)和<em>尾</em><em>递归</em>。 由于<em>尾</em><em>递归</em>的特殊性,一般的编译器会做些特殊处理。因此,在效率和开销上,比普通<em>递归</em>好。 举个例子,计算n! 1)线性<em>递归</em>: type recurve(long n) {       return  (n == 1) ? 1 : n * re
C语言中局部变量与全局变量在内存中的存放位置
C语言中局部变量和全局变量变量的存储类别(static,extern,auto,register) 1----局部变量和全局变量 在讨论函数的形参变量时曾经提到,形参变量只在被调用期间才分配内存单元,调用结束立即释放。这一点表明形参变量只有在函数内才是有效的,离开该函数就不能再使用了。这种变量有效性的范围称变量的作用域。不仅对于形参变量,C语言中所有的量都有自己的作用域。变量说明的方式不同
数据结构(C语言版)-递归学习笔记
<em>递归</em>,介绍了解决某一类<em>问题</em>的思维方式。在一个函数定义中出现了对自己本身的调用,称为直接<em>递归</em>。一个函数p的定义中包含了对函数q的调用,而q的实现过程中又调用了p,即函数调用形成了一个环状调用链,这种方式称之为间接<em>递归</em>。 一个最简单<em>递归</em>程序设计的实例。 例子1 编写一个<em>递归</em>函数,以正整数n为参数,<em>求</em>n的阶乘值 n! 显然当 ,n!是建立在(n-1)!的基础上的。由于<em>求</em>解(n-1)!的过程与<em>求</em>解n
调用与递归
<em>尾</em>调用(Tail Call)是函数式编程的一个重要概念,本文介绍它的含义和用法。 一、什么是<em>尾</em>调用? <em>尾</em>调用的概念非常简单,一句话就能说清楚,就是指某个函数的最后一步是调用另一个函数。 function f(x){ return g(x); } 上面代码中,函数f的最后一步是调用函数g,这就叫<em>尾</em>调用。 以下两种情况,都不属于<em>尾</em>调用。 //
浅谈递归和goto循环
在学习python<em>递归</em>的时候接触到<em>尾</em><em>递归</em>,<em>尾</em><em>递归</em>的要<em>求</em>是,函数的最后一个运算是<em>递归</em>调用,而不是其他的运算。 举阶乘为例子 // tail_recursion.cpp int fact(int num ){ if(num 1 ) { return nu
线性递归递归
在数据结构与算法中,包括在做《剑指OFFER》的过程中,很多时候都会用到<em>递归</em>,之前对<em>尾</em><em>递归</em>概念模模糊糊的,看了很多前辈写的博客,这里对其做点总结。 1.<em>递归</em>:在计算机科学领域中,<em>递归</em>是通过<em>递归</em>函数来实现的,程序调用自身的编程技巧称为<em>递归</em> 还是从简单的阶乘来理解:计算n! 计算公式:n!=nx(n-1)x(n-2)......2x1; 使用<em>递归</em>的方式定义为: 2.线性<em>递归</em>:
经典的裴波拉契数列与递归实现
对于经典的裴波拉契数列:f(n) = f(n-1)+f(n-2), f(0) = 0, f(1) = 1.(抱歉现在markdown里面插入latex公式还不会,后面再咯)。直接用<em>递归</em>实现,可以发现,当<em>求</em>f(n-1)时,需要从f(2)到f(n-2)的每一项值,<em>求</em>f(n-2)时需要f(2)到f(n-3)的每一项值,这中间包含了很多的重复,算法复杂度用树来分析,基本是一个满二叉树的节点数目,即O(2^n
递归递归 VS. 迭代
为什么纯函数式编程语言不需要迭代结构如while、for呢?
调用递归及其优化(笔记)
<em>尾</em>调用 <em>尾</em>调用(Tail Call)是函数式编程的一个重要概念,本身非常简单,即指某个函数的最后一步调用另一个函数。 function f(x){ return g(x); }上述代码中,函数的最后一步是调用函数g,这就叫<em>尾</em>调用。以下三种情况,都不属于<em>尾</em>调用。 function f(x){ let y = g(x); return y; } fu
递归递归(Tail Recursion)
1、<em>递归</em>   关于<em>递归</em>的概念,我们都不陌生。简单的来说<em>递归</em>就是一个函数直接或间接地调用自身,是为直接或间接<em>递归</em>。一般来说,<em>递归</em>需要有边界条件、<em>递归</em>前进段和<em>递归</em>返回段。当边界条件不满足时,<em>递归</em>前进;当边界条件满足时,<em>递归</em>返回。用<em>递归</em>需要注意以下两点:(1) <em>递归</em>就是在过程或函数里调用自身。(2) 在使用<em>递归</em>策略时,必须有一个明确的<em>递归</em>结束条件,称为<em>递归</em>出口。 <em>递归</em>一般用于解决三类<em>问题</em>
C++程序栈与递归优化
如果一个函数中所有<em>递归</em>形式的调用都出现在函数的末<em>尾</em>,我们称这个<em>递归</em>函数是<em>尾</em><em>递归</em>的。当<em>递归</em>调用是整个函数体中最后执行的语句且它的返回值不属于表达式的一部分时,这个<em>递归</em>调用就是<em>尾</em><em>递归</em>。<em>尾</em><em>递归</em>函数的特点是在回归过程中不用做任何操作,这个特性很重要,因为大多数现代的编译器会利用这种特点自动生成优化的代码。  -----取自百度百科   只要理解了函数调用栈,那么<em>尾</em><em>递归</em>就很好理解了。如果你还不理
栈帧详解
一、 什么是栈帧?     什么是栈帧,相信很多从事C编程的童鞋还是没有搞明白,首先引用百度百科的经典解释:“栈帧也叫过程活动记录,是编译器用来实现过程/函数调用的一种数据结构。”。     实际上,可以简单理解为:栈帧就是存储在用户栈上的(当然内核栈同样适用)每一次函数调用涉及的相关信息的记录单元。也许这样感觉更复杂了,好吧,让我们从栈开始来理解什么是栈帧... 二、 栈(用户
栈帧---函数调用原理
下面我通过一个简单的实例来分析函数调用原理------栈帧 首先应该明白,栈是从高地址向低地址延伸的。每个函数的每次调用,都有它自己独立的一个栈帧,这个栈帧中维持着所需要的各种信息。 寄存器ebp指向当前的栈帧的底部(高地址) 寄存器esp指向当前的栈帧的顶部(地址地) 函数调用过程如下: (1)先将调用者main()函数的堆栈的基址(ebp)入栈,以保存之前任务的信息。 (2)然后将调用者main()函数的栈顶指针(esp)的值赋给ebp,作为新的基址(即被调用者函数fun()的栈底)。 (3)然后在这个
BFPRT算法(TOP-K问题
一:背景介绍  在一大堆数中<em>求</em>其前K大或前K小的<em>问题</em>,简称TOP-K<em>问题</em>。而目前解决TOK-K<em>问题</em>最有效的算法即是BFPRT算法,又称为中位数的中位数算法,该算法由Blum、Floyd、Pratt、Rivest、Tarjan提出,其最坏时间复杂度为O(n)。   在首次接触TOP-K<em>问题</em>时,我们的第一反应就是可以先对所有数据进行一次排序,然后取其前k即可,但是这么做有两个<em>问题</em>:   (1)快速排
在Java中谈递归--递归和垃圾回收的比较
我不是故意在JAVA中谈<em>尾</em><em>递归</em>的,因为在JAVA中谈<em>尾</em><em>递归</em>真的是要绕好几个弯,只是我确实只有JAVA学得比较好,虽然确实C是在学校学过还考了90+,真学得没自学的JAVA好 不过也是因为要绕几个弯,所以才会有有意思的东西可写,另外还有我发现把<em>尾</em><em>递归</em>如果跟JAVA中的GC比对一下,也颇有一些妙处(发现还没有人特地比较过) (不过后来边写边整理思路,写出来又是另一个样子了)转载请注明:博客园-阁刚广
递归的基本原理
看《算法笔记》到<em>递归</em>了,遇到稍稍复杂一点的<em>递归</em>就会昏头。查阅资料发现大神们推崇《The Little Schemer》和《SCIP计算机程序的构造和解释》这两本书,第一本貌似不太厚,但是只有全英版本,目前正在准备一件比较重要的事情,来不及看这两本超级经典了,有时间了真是一定要看啊。 今天中午午休时拿出了《C Primer Plus》,带着一点点希望,想从这里面找到一点“灵感”,之前也特意看过这本...
前k小、前k大算法
<em>问题</em>面试常考的<em>问题</em>,给定一个数组,<em>求</em>前k小或者前k大。 解法: 1. 快速排序 2. 堆排序 3. 冒泡排序解法(前k大和前k小思路相反,只说前k大情况)1. 快速排序 利用partition分割成两个数组left[] 和 right[] 如果此时分割点mid,小于k,说明left中都是前k大的,而且还要在right中取(k-mid)个数 如果mid大于k,说明前k大的数全部在left中,然
斐波那契数列及递归
之前有同学去面试,被问到斐波那契数列的<em>递归</em><em>求</em>法。其实大多数人会认为这个非常简单,很快给出答案。如下: 根据定义很容易写出的斐波那契数列: int Fibonacci(int n) { if (n2) { return 1; } else { return Fibonacci(n-1) + Fibonacci(n-2); }
下图的快速排序用了递归么?我觉得没有啊
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递归总结
1.普通<em>递归</em>     也称线性<em>递归</em>,在<em>递归</em>过程中会为每一层的调用在栈中开辟空间用于存储返回点和变量。所以<em>递归</em>次数过多容易造成栈的溢出。   2.<em>尾</em><em>递归</em>    顾名思义,在函数<em>尾</em>部调用自身,并且不需要为返回点开辟新的栈空间,但往往需要将当层的计算结果作为参数传递到下一层的调用中去。所以需要为参数开辟额外但恒量的空间。不需要传递当层计算结果的<em>尾</em><em>递归</em>调用习惯是极为不好的。   二者区别: ...
C语言中栈的建立和应用
栈的特点为: 先进后出(first in last out)。 栈中有两个指针,栈顶指针和栈<em>尾</em>指针。其中,栈<em>尾</em>指针是不动的。用栈顶指针等于栈<em>尾</em>指针来判定栈是否为空。压栈时,将栈顶指针+1,然后将数据存入栈顶指针所指向的位置。(先加后村或者现存后加都行;有的是栈顶指针-1)。 栈的建立与压栈出栈: #include #include #include //栈里元素个数 #define
docker学习笔记
docker学习笔记 常用的镜像: docker pull anibali/pytorch:cuda-10.0 Docker是什么? Docker是一个虚拟环境容器,可以将你的开发环境、代码、配置文件等一并打包到这个容器中,并发布和应用到任意平台中。比如,你在本地用Python开发网站后台,开发测试完成后,就可以将Python3及其依赖包、Flask及其各种插件、Mysql、Nginx...
学会了这些技术,你离BAT大厂不远了
每一个程序员都有一个梦想,梦想着能够进入阿里、腾讯、字节跳动、百度等一线互联网公司,由于身边的环境等原因,不知道 BAT 等一线互联网公司使用哪些技术?或者该如何去学习这些技术?或者我该去哪些获取这些技术资料?没关系,平头哥一站式服务,上面统统不是<em>问题</em>。平头哥整理了 BAT 等一线大厂的必备技能,并且帮你准备了对应的资料。对于整理出来的技术,如果你掌握的不牢固,那就赶快巩固,如果你还没有涉及,现在...
智能计算遗传算法实例下载
智能计算遗传算法实例,在VC6.0上已实现 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/genshengxiao/2912287?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/genshengxiao/2912287?utm_source=bbsseo[/url]
exe程序加密器下载
exe程序加密器 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/songyunjie598/4485468?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/songyunjie598/4485468?utm_source=bbsseo[/url]
c++程序试题下载
c++语言程序设计试题,提高c++语言掌握能力,学以致用 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/u011214038/6505769?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/u011214038/6505769?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的