摘要:感悟将递归当作一种类似的控制结构,通过迭代求解问题,递归通过分治求解问题。递归解决问题的环节是明确简单情形明确相同形式的子问题。杨辉三角代码分析简单情形,可以理解为递归的终止条件,简单情形里将不递归调用或者理解为无法用递归解决的情形。
感悟
将递归当作一种类似for/while的控制结构,for/while 通过迭代求解问题,递归通过分治求解问题。
递归是这样解决问题的。
首先,这个问题存在简单情形。所谓简单情形,是指在该情形下问题不可再分割,同时这个情形下的答案显而易见。此外,简单情形还控制了解决问题的边界(具体表现在于函数不再被递归调用)。举例:
求阶乘时,n为0的情形,此时问题的解为1。至此函数不再递归调用去求解n为-1的情形。
求斐波那契数列时,n为0或1的情形,此时问题的解为n
求杨辉三角时,k为0或k为n的情形,此时问题的解为1。至此函数不再递归调用去求解k为-1或k大于n的情形。
其次,基于简单情形下的答案,可以推导出其他情形下的答案。对子问题的答案进行组织,可以求解出父问题。非简单情形下的子问题与父问题有着相同的形式。
求汉诺塔问题时,首先知道如何移动1只盘子,再知道如何通过移动1只盘子来解决移动2只盘子的问题,依此类推,就可以解决n中盘子移动的问题。
面对一个问题,思考求解决过程,发现问题可以分解成相同形式的子问题,组织子问题的答案可以求得父问题,那么可以考虑递归。递归解决问题的环节是:
明确简单情形
明确相同形式的子问题。求解父问题最终变成求解子问题,求解子问题最终变成求解简单情形
组织子问题的解去求解父问题
例如,回文探测中,问题是判断字符串是否回文。
简单情形是字符串的长度为0或1的时候,以及字符串首尾不相同的情形。
相同形式的子问题是判断缩短后的字符串是否回文。
解决父问题的策略是,先判断首尾字符是否相同,若相同,去掉首尾,判断缩短后的字符串是否回文。
例如,二分查找中,问题是查找指定字符串的位置。
简单情形是找到字符串的位置,或遍历完都没找到。
相同形式的子问题是查找指定字符串的位置,缩小查找范围。
解决父问题的策略是,先判断是否遍历完,是否是范围中的中间位置,若都不是,根据大小,重新划分搜索范围。
如何将问题分解成相同形式的子问题,并通过组织子问题的解去解决父问题是难点。
递归问题与排列问题。递归问题解决排列问题的特点是一个一个来。在砝码问题,字符串排列或是寻找子集的问题中,无论是砝码的数量还是字符串的长度都是有限的,所以解决问题的思路是元素一个一个地处理。
砝码问题本质是一个排列问题,只是在产生每一种组合的同时,判断该组合是否满足要求,若符合则问题得到解答。砝码问题的求解思路是每一个砝码,有三种处理策略。假设存在砝码ABCD,所有的组合方式等于砝码BCD的每一种组合方式分别加上砝码A的三种处理方式。这个寻找子集的策略相似,只不过寻找子集中,每个元素只有有和无,两种状态。
字符串排列中,通过逐步固定头部,产生所有排列。
if(简单情形){ 简单情形下问题的解 }else{ 将问题变成相同形式的子问题 递归调用 用子问题的解来解决原始问题 }阶乘 n! 分析
其中,1, n=0是简单情形,factorial(n-1)是与factorial(n)相同形式的子问题,而factorail(n-1)*n是factorial(n)的解。用子问题的解来解决原始问题
代码const factorial = n => { if (n === 0) { return 1 } else { let subProblemAnswer = factorial(n - 1) let answer = n * subProblemAnswer return answer } } console.log(factorial(4)) // 24斐波那契序列
const fibonacci = n => { if(n < 2){ return n }else{ return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) // 子问题的解解决父问题 } } console.log(fibonacci(5)) // 5
其计算过程就是一颗二叉树
这个递归有值得优化的地方,将在后面的文章里分析。
const C = (n, k) => { if (k === 0) { return 1 } else if (k === n) { return 1 } else { return C(n - 1, k - 1) + C(n - 1, k) } } console.log(C(6, 2)) // 15分析
「简单情形」,可以理解为递归的终止条件,简单情形里将不递归调用;或者理解为无法用递归解决的情形。
汉诺塔 分析假设有塔A、B、C,如何将A塔上的n个圆盘移动到B塔上,每次只能移动一只盘,在移动过程中,保持大盘在下,小盘在上。
「简单情形」,n=1,只需要移动一只盘子,从A到B
「用子问题的解来解决父问题」,从A移动n个圆盘到B
先从A移动n-1只盘子到C
再从A移动1只盘子到B
最后从C移动n-1只盘子到B
假设有个函数能将n个盘子从x移动到y,通过z
代码const hanoiTower = (n, from, to, temp) => { if (n === 1) { console.log(`${from}->${to}`) } else { hanoiTower(n - 1, from, temp, to) hanoiTower(1, from, to, temp) hanoiTower(n - 1, temp, to, from) } } hanoiTower(3, "A", "B", "C")
这段代码没有用到return
二叉树的遍历const preOrderTraverse = root => { console.log(root.value) // 访问节点(打印节点的值) root.left && preOrderTraverse(root.left) // 若节点的左子树存在,则遍历节点的左子树 root.right && preOrderTraverse(root.right) // 若节点的右子树存在,则遍历节点的右子树 } preOrderTraverse(root)
和汉诺塔问题一样,这段递归中也没有用到return。在这两个问题中,子问题中的操作构成了父问题所期待的操作。它们并不需要子问题去求出某个数值。
回文探测 分析回文是一种字符串,其正向或反向读都是一样的。
「简单情形」,空字符串或者长度为1的字符串是回文字符串。
「用子问题的解来解决父问题」,判断一个字符串是回文
判断字符串的首尾是否相同
若相同,判断去除首尾的子字符串是否回文
代码const isPalindreme = str => { if (str.length < 2) { return true } else { if (str[0] === str[str.length - 1]) { return isPalindreme(str.slice(1, -1)) } else { return false } } } console.log(isPalindreme("abcdedcba"))二分查找 分析
「简单情形」or「不再用递归的时候」
找到或遍历完都没找到
「用子问题的解来解决父问题」,在整个数组长度里查找特定元素
元素在数组的中间位置,返回位置
元素大于处于数组中间位置的元素,在新的范围内查找特定元素
元素小于处于数组中间位置的元素,在新的范围内查找特定元素
代码console.log(function (arr, key) { const binarySearch = (low, high) => { if (low > high) { // 遍历完都没找到 return -1 } let mid = Math.floor((low + high) / 2) if (arr[mid] === key) { // 找到 return mid } else if (key > arr[mid]) { return binarySearch(mid + 1, high) } else { return binarySearch(low, high - 1) } } return binarySearch(0, arr.length - 1) }([1, 2, 3, 4], 4))砝码问题 分析
确定一组给定的砝码和一个天平能否称指定的重量,例如[1, 3]可以称1, 2, 3, 4,但不可以称5。
「简单情形」or「不再用递归的时候」
找到组合称出指定的重量或用尽所有砝码的组合都未能称出
假设共有n个砝码,每个砝码可以放在左边或右边或不用,3种摆放方式。假设n-1个砝码共有m种摆放方式,那么n个砝码共有3m种摆放方式。
「用子问题的解来解决父问题」,判断使用当前砝码能否使天平平衡
将砝码放在左边,判断天平是否平衡
若否,将砝码放在右边,判断天平是否平衡
若否,尝试将砝码放在左边,判断使用下一个砝码能否使天平平衡
若否,尝试将砝码放在右边,判断使用下一个砝码能否使天平平衡
若否,不放该砝码,判断使用下一个砝码能否使天平平衡
代码const main = (arr, target) => { const isMeasureable = (i, left, right) => { if (!arr[i]) { return false } let weight = arr[i] if (left + weight === right) { return true } else if (left === right + weight) { return true } else if (isMeasureable(i + 1, left + weight, right)) { return true } else if (isMeasureable(i + 1, left, right + weight)) { return true } else if (isMeasureable(i + 1, left, right)) { return true } else { return false } } console.log(isMeasureable(0, target, 0)) } main([1, 3, 5], 10)字符串排列 分析
列出一个字符串所有的排列组合
一个字符串"ABCDE"所有的排列组合等于
"A"+字符串"BCDE"所有的排列组合
"AB"+字符串"CDE"所有的排列组合
"AC"+字符串"BDE"所有的排列组合
"AD"+字符串"BCE"所有的排列组合
"AE"+字符串"BCD"所有的排列组合
"B"+字符串"ACDE"所有的排列组合
"C"+字符串"ABDE"所有的排列组合
"D"+字符串"ABCE"所有的排列组合
"E"+字符串"ABCD"所有的排列组合
代码const main = str => { const listPermutations = (preStr, str) => { if (str.length === 0) { console.log(preStr) } else { for (let i = 0; i < str.length; i++) { listPermutations(preStr + str[i], str.slice(0, i) + str.slice(i + 1)) } } } listPermutations("", str) } main("ABCD")
解决字符串重复问题
const main = str => { const listPermutations = (preStr, str) => { if (str.length === 0) { console.log(preStr) } else { for (let i = 0; i < str.length; i++) { if(i === 0){ listPermutations(preStr + str[i], str.slice(0, i) + str.slice(i + 1)) }else if(str[i] !== str[i-1]){ listPermutations(preStr + str[i], str.slice(0, i) + str.slice(i + 1)) } } } } listPermutations("", Array.from(str).sort().join("")) } main("ABCD") console.log("---------") main("AABB")寻找子集 分析
列出给定字符串的所有子集
「简单情形」,字符串""的子集
「用子问题的解来解决父问题」,列出字符串"ABC"的子集
列出字符串"BC"的子集
字符串"ABC"的子集等于[字符串"BC"的子集,字符串"BC"的子集中每个元素+"A"]
代码const main = str => { const listSubsets = str => { if (str.length === 0) { return [""] } else { let arr = listSubsets(str.slice(1)) let arr2 = arr.map(i => { return str[0] + i }) return arr.concat(arr2) } } console.log(listSubsets(str)) } main("ABC")问题来源
程序设计抽象思想 第4章 第5章
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