递归_三要素_基础算法必备

简介: 递归_三要素_基础算法必备

递归_三要素_基础算法必备

目录


第一要素:明确函数作用

第二要素:递归结束条件

第三要素:函数等价关系


第一要素:明确函数作用

对于递归,我觉得很重要的一个事就是,这个函数的功能是什么,他要完成什么样的一件事,而这个,是完全由你自己来定义的。也就是说,我们先不管函数里面的代码什么,而是要先明白,你这个函数是要用来干什么。

// 算 n 的阶乘(假设n不为0)
public static int f(int n){
}

这个函数的功能是算 n 的阶乘。我们已经定义了一个函数,并且定义了它的功能是什么,接下来我们看第二要素。


第二要素:递归结束条件

所谓递归,就是会在函数内部代码中,调用这个函数本身,所以,我们必须要找出递归的结束条件,不然的话,会一直调用自己,进入无底洞。也就是说,我们需要找出当参数为啥时,递归结束,之后直接把结果返回,请注意,这个时候我们必须能根据这个参数的值,能够直接知道函数的结果是什么。


例如,上面那个例子,当 n = 1 时,那你应该能够直接知道 f(n) 是啥吧?此时,f(1) = 1。完善我们函数内部的代码,把第二要素加进代码里面,如下

// 算 n 的阶乘(假设n不为0)
public static int f(int n){
    if(n == 1){
        return 1;
    }
}

有人可能会说,当 n = 2 时,那我们可以直接知道 f(n) 等于多少啊,那我可以把 n = 2 作为递归的结束条件吗?


当然可以,只要你觉得参数是什么时,你能够直接知道函数的结果,那么你就可以把这个参数作为结束的条件,所以下面这段代码也是可以的。

// 算 n 的阶乘(假设n>=2)
public static int f(int n){
    if(n == 2){
        return 2;
    }
}

注意我代码里面写的注释,假设 n >= 2,因为如果 n = 1时,会被漏掉,当 n <= 2时,f(n) = n,所以为了更加严谨,我们可以写成这样:

// 算 n 的阶乘(假设n不为0)
public static int f(int n){
    if(n <= 2){
        return n;
    }
}

第三要素:函数等价关系

第三要素就是,我们要不断缩小参数的范围,缩小之后,我们可以通过一些辅助的变量或者操作,使原函数的结果不变。


例如,f(n) 这个范围比较大,我们可以让 f(n) = n * f(n-1)。这样,范围就由 n 变成了 n-1 了,范围变小了,并且为了原函数f(n) 不变,我们需要让 f(n-1) 乘以n。


说白了,就是要找到原函数的一个等价关系式,


f(n) 的等价关系式为 n * f(n-1),


即:f(n) = n * f(n-1)。


这个等价关系式的寻找,可以说是最难的一步了,如果你不大懂也没关系,因为你不是天才,你还需要多接触几道题,我会在接下来的文章中,找 10 道递归题,让你慢慢熟悉起来。


找出了这个等价,继续完善我们的代码,我们把这个等价式写进函数里。如下:

// 算 n 的阶乘(假设n不为0)
public static int f(int n){
    if(n <= 2){
        return n;
    }
    // 把 f(n) 的等价操作写进去
    return f(n-1) * n;
}

至此,递归三要素已经都写进代码里了,所以这个 f(n) 功能的内部代码我们已经写好了。


这就是递归最重要的三要素,每次做递归的时候,你就强迫自己试着去寻找这三个要素。


测试一下这个【阶乘】:【15就接近int最大值了】

package test;
/**
 * 
 * @author laoshifu
 * 2021年12月8日
 */
public class Action {
  public static void main(String[] args) {
    long start = System.currentTimeMillis();
    System.out.println(f(15));
    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("消耗时间:"+(end-start));
  }
  // 算 n 的阶乘(假设n不为0)
  public static int f(int n){
      if(n <= 2){
          return n;
      }
      // 把 f(n) 的等价操作写进去
      return f(n-1) * n;
  }
}

42.png

希望能对大家有所帮助。

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