• 算法中的递归分析和分治法的原理


    分析递归算法三种方法
    替换法、迭代法、通用法(master method)
    作用:分析递归算法的运行时间
     
    分治算法
    将一个问题分解为与原问题相似但规模更小的若干子问题,递归地解这些子问题,然后将这些子问题的解结合起来构成原问题的解。这种方法在每层递归上均包括三个步骤:
    divide(分解):将问题划分为若干个子问题
    conquer(求解):递归地解这些子问题;若子问题Size足够小,则直接解决之
    Combine(组合):将子问题的解组合成原问题的解
     
    其中的第二步很关键:递归调用或直接求解  (递归终结条件),且有的算法“分解”容易,有的则“组合”容易
     
    分治法举例:
     
    归并排序
    ①分解:把n个待排序元素划分为两个Size为n/2的子序列
    ②求解:递归调用归并排序将这两个子序列排序,若子序列长度为1时,已自然有序,无需做任何事情(直接求解)
    ③组合:将这两个已排序的子序列合并为一个有序的序列

    显然,分解容易(一分为二),组合难。

    快速排序 

    刚刚分析过了,快速排序是枢轴记录划分,也就是分解难,但是组合易。   A[1…k-1] ≤ A[k] ≤ A[k+1…n]

    分治算法分析
    设T(n)是Size为n的执行时间,若Size足够小,如n ≤ C (常数),则直接求解的时间为θ(1)
    ①设完成划分的时间为D(n)
    ②设分解时,划分为a个子问题,每个子问题为原问题的1/b,则解各子问题的时间为aT(n/b)
    ③设组合时间C(n)
     
    一般地,递归的求解划分,而解递归式时可忽略细节
    ①假定函数参数为整数,如
     
    ②边界条件可忽略,当n较小时,T(n)= θ(1)

    因为这些细节一般只影响常数因子的大小,不改变量级。求解时,先忽略细节,然后再决定其是否重要!

    分析的方法

    替换法

    猜测解,用数学归纳法确定常数C,证明解正确,关键步骤是用猜测的解代入到递归式中。
     
    做出好的猜测(没有一般方法,只能凭经验)
    ①与见过的解类似,则猜测之。
    ②先证较宽松的上、下界,减小猜测范围。
     
    细节修正
    有时猜测解是正确的,但数学归纳法却不能直接证明其细节,这是因为数学归纳法不是强大到足以证明其细节。这时可从猜测解中减去一个低阶项以使数学归纳法得以满足
     
    避免陷阱
    与求和式的数学归纳法类似,证明时渐近记号的使用易产生错误。
     
    变量变换
    有时改动变量能使未知递归式变为熟悉的式子。例如:
     
    迭代法
    展开:无须猜测,展开递归式,使其成为仅依赖于n和边界条件的和式,然后用求和方法定界。需要关注:
    1、达到边界条件所需的迭代次数
    2、迭代过程中的和式。若在迭代过程中已估计出解的形式,亦可用替换法
    3、当递归式中包含floor和ceiling函数时,常假定参数n为一个整数次幂,以简化问题。
     
    递归树
    使展开过程直观化
    例: T(n)=2T(n/2)+n^2   (不妨设n=2k)
     

    The master method(通用法,万能法)

    可迅速求解

    T(n)=aT(n/b)+f(n)   //常数a ≥1, b>1, f(n)渐近正
    意义:将Size为n的问题划分为a个子问题,每个子问题Size为n/b。每个子问题的时间为T(n/b),划分和combine的时间为f(n)。
    注意:n/b不一定为整数,应为⌊n/b⌋或⌈n/b⌉,不会影响渐近界。
     
    关于递归和循环的理解与比较

    递归通俗的说就是一个函数调用函数自己(本身),这个调用过程叫递归,递归是一把双刃剑(有时方便,有时不好),如果需要处理重复的需要多次计算的问题,通常可以选择用递归或者循环两种方式,但是递归的执行效率不如循环语句。

    注意:必须设置终止递归的条件检测,否则慎用。

    void up_and_down(int);//函数原型声明
    int main() { up_and_down(1);//调用递归函数

    system(
    "pause");
    return 0; }
    void up_and_down(int n) { printf("level%d, n地址=%p ", n, &n); if (n < 4) { up_and_down(n + 1); } printf("LEVEL%d, n地址=%p ", n, &n); }

    首先,main函数用参数1调用递归函数,递归函数形参n=1,打印语句level1……然后,n<4,故函数本身使用参数n+1=2,第二次调用自己,这样就打印了level2……

    以此类推,当执行到第四级调用,n=4,if失效,不再调用函数,而是执行了第二句打印,先输出LEVEL4……此时第四级调用结束,控制权返回给了主调函数,也就是第三级主调函数,此函数中上一句是if语句,已经执行完毕,然后继续执行第二句打印语句,输出LEVEL3……第三级调用结束,返回控制权给调用函数(也就是第二级主调函数),然后第二级函数开始继续执行,以此类推,打印LEVEL2,1……

    递归的基本原理

    每一级递归都使用自己这一级的私有变量n,同级调用时的地址和返回的地址是一样的。好好揣摩!

    这是函数自己在一层层的往深度调用自己,然后一层层的往回返,每到一层,就继续执行接下来的语句(故调用开始的地址和返回的地址一样),而每一级递归都是用自己的局部变量。也就是第一级的n不同于第二级的n,这样子,函数逐步调用然后逐步返回直到main函数里。

    递归函数里,递归语句之前的语句和各级被调的递归函数执行顺序一致,而递归语句之后的语句和被调的递归函数执行顺序相反(这一特点针对涉及反向顺序的编程问题很有用) 

    递归函数必须包含可以终止的条件,因为递归可以替代循环,故必须有终止

    尾递归

    最简单的递归:递归语句放到函数末尾,恰在return语句前,叫做tail recursion(尾递归),因为出现在函数尾部,作用相当于一条循环语句。

    //计算阶乘(递归和循环)
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    //计算阶乘
    int factorial(int);
    int loopFactorial(int);
    
    int main()
    {
        int num;
        printf("输入1-12的整数,q退出
    ");
        while (scanf_s("%d", &num))
        {
            if (num < 0)
            {
                printf("error!输入1-12的整数!");
            }
            else if (num > 12)
            {
                printf("输入1-12的整数!");
            }
            else
            {
                printf("
    %d的阶乘=%d", num, factorial(num));
                printf("
    %d的阶乘=%d", num, loopFactorial(num));
            }
            printf("
    输入1-12的整数");
        }
        system("pause");
        return 0;
    }
    //循环计算阶乘
    int factorial(int n)
    {
        int temp;
        for (temp = 1; n > 1; n--)
        {
            temp *= n;
        }
        return temp;
    }
    //使用递归计算阶乘
    int loopFactorial(int n)
    {
        int temp;
        if (n > 0)
        {
            temp = n * loopFactorial(n - 1);//属于尾递归,如n>0那么这就是最后一句
        }
        else
        {
            temp = 1;//必须要有递归结束判断条件!
        }
        return temp;
    }

    注意:整型范围,32位机器,int类型最大到21多亿,再大的话,就要用long long或者double类型,一般来说,选择循环比较好些,递归每次调用都要有自己的变量集合,占据内存大,每次都要存储新的变量集合到堆栈,这样速度慢,但是递归(最简单的是尾递归)比较简单。一些情况还是要用。

     

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