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为什么你学不会递归？

我们知道，f(0) = 0，按道理是递归结束，不用继续往下调用的，但我们上面的代码逻辑中，会继续调用 f(0) = f(-1) + f(-2)。这会导致无限调用，进入死循环。...这也是我要和你们说的，关于递归结束条件是否够严谨问题，有很多人在使用递归的时候，由于结束条件不够严谨，导致出现死循环。...也就是说，当我们在第二步找出了一个递归结束条件的时候，可以把结束条件写进代码，然后进行第三步，但是请注意，当我们第三步找出等价函数之后，还得再返回去第二步，根据第三步函数的调用关系，会不会出现一些漏掉的结束条件...就像上面，f(n-2)这个函数的调用，有可能出现 f(0) 的情况，导致死循环，所以我们把它补上。...不会像今天这样，比较简单，所以呢，初学者还得自己多去找题练练，相信我，掌握了递归，你的思维抽象能力会更强！ 接下来我讲讲有关递归的一些优化。 有关递归的一些优化思路 1.

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为什么你学不会递归？告别递归，谈谈我的经验

我们知道，f(0) = 0，按道理是递归结束，不用继续往下调用的，但我们上面的代码逻辑中，会继续调用 f(0) = f(-1) + f(-2)。这会导致无限调用，进入死循环。...这也是我要和你们说的，关于递归结束条件是否够严谨问题，有很多人在使用递归的时候，由于结束条件不够严谨，导致出现死循环。...也就是说，当我们在第二步找出了一个递归结束条件的时候，可以把结束条件写进代码，然后进行第三步，但是请注意，当我们第三步找出等价函数之后，还得再返回去第二步，根据第三步函数的调用关系，会不会出现一些漏掉的结束条件...就像上面，f(n-2)这个函数的调用，有可能出现 f(0) 的情况，导致死循环，所以我们把它补上。...不会像今天这样，比较简单，所以呢，初学者还得自己多去找题练练，相信我，掌握了递归，你的思维抽象能力会更强！ 接下来我讲讲有关递归的一些优化。 有关递归的一些优化思路 1.

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为什么你学不会递归？告别递归，谈谈我的一些经验

我们知道，f(0) = 0，按道理是递归结束，不用继续往下调用的，但我们上面的代码逻辑中，会继续调用 f(0) = f(-1) + f(-2)。这会导致无限调用，进入死循环。...这也是我要和你们说的，关于递归结束条件是否够严谨问题，有很多人在使用递归的时候，由于结束条件不够严谨，导致出现死循环。...也就是说，当我们在第二步找出了一个递归结束条件的时候，可以把结束条件写进代码，然后进行第三步，但是请注意，当我们第三步找出等价函数之后，还得再返回去第二步，根据第三步函数的调用关系，会不会出现一些漏掉的结束条件...就像上面，f(n-2)这个函数的调用，有可能出现 f(0) 的情况，导致死循环，所以我们把它补上。...不会像今天这样，比较简单，所以呢，初学者还得自己多去找题练练，相信我，掌握了递归，你的思维抽象能力会更强！ 接下来我讲讲有关递归的一些优化。 有关递归的一些优化思路 1.

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为什么你学不会递归？告别递归，谈谈我的一些经验

我们知道，f(0) = 0，按道理是递归结束，不用继续往下调用的，但我们上面的代码逻辑中，会继续调用 f(0) = f(-1) + f(-2)。这会导致无限调用，进入死循环。...这也是我要和你们说的，关于递归结束条件是否够严谨问题，有很多人在使用递归的时候，由于结束条件不够严谨，导致出现死循环。...也就是说，当我们在第二步找出了一个递归结束条件的时候，可以把结束条件写进代码，然后进行第三步，但是请注意，当我们第三步找出等价函数之后，还得再返回去第二步，根据第三步函数的调用关系，会不会出现一些漏掉的结束条件...就像上面，f(n-2)这个函数的调用，有可能出现 f(0) 的情况，导致死循环，所以我们把它补上。...不会像今天这样，比较简单，所以呢，初学者还得自己多去找题练练，相信我，掌握了递归，你的思维抽象能力会更强！ 接下来我讲讲有关递归的一些优化。 有关递归的一些优化思路 1.

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为什么你学不会递归？告别递归，谈谈我的一些经验

我们知道，f(0) = 0，按道理是递归结束，不用继续往下调用的，但我们上面的代码逻辑中，会继续调用 f(0) = f(-1) + f(-2)。这会导致无限调用，进入死循环。...这也是我要和你们说的，关于递归结束条件是否够严谨问题，有很多人在使用递归的时候，由于结束条件不够严谨，导致出现死循环。...也就是说，当我们在第二步找出了一个递归结束条件的时候，可以把结束条件写进代码，然后进行第三步，但是请注意，当我们第三步找出等价函数之后，还得再返回去第二步，根据第三步函数的调用关系，会不会出现一些漏掉的结束条件...就像上面，f(n-2)这个函数的调用，有可能出现 f(0) 的情况，导致死循环，所以我们把它补上。...不会像今天这样，比较简单，所以呢，初学者还得自己多去找题练练，相信我，掌握了递归，你的思维抽象能力会更强！ 接下来我讲讲有关递归的一些优化。 有关递归的一些优化思路 1.

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为什么你学不会递归？告别递归，谈谈我的一些经验

我们知道，f(0) = 0，按道理是递归结束，不用继续往下调用的，但我们上面的代码逻辑中，会继续调用 f(0) = f(-1) + f(-2)。这会导致无限调用，进入死循环。...这也是我要和你们说的，关于递归结束条件是否够严谨问题，有很多人在使用递归的时候，由于结束条件不够严谨，导致出现死循环。...也就是说，当我们在第二步找出了一个递归结束条件的时候，可以把结束条件写进代码，然后进行第三步，但是请注意，当我们第三步找出等价函数之后，还得再返回去第二步，根据第三步函数的调用关系，会不会出现一些漏掉的结束条件...就像上面，f(n-2)这个函数的调用，有可能出现 f(0) 的情况，导致死循环，所以我们把它补上。...不会像今天这样，比较简单，所以呢，初学者还得自己多去找题练练，相信我，掌握了递归，你的思维抽象能力会更强！ 接下来我讲讲有关递归的一些优化。 有关递归的一些优化思路 1.

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无限递归引发的堆栈溢出

今天在写strlen函数的递归实现，当执行以下代码时，会出现段错误。...分析 return 1 + my_strlen（p++）,当程序进行递归调用的时候。由于传参为p++即传入p，相当于递归本身，并非移到指向当前字符串下一个字符的位置。...递归函数会陷入无限递归的状态，因为没有递归结束的条件。当操作系统为进程分配的虚拟地址空间当中的栈空间被耗尽时，此时会发生堆栈溢出。因而产生段错误。...在linux操作系统下查看栈空间的大小: ulimit -a可以查看所有默认空间的大小。...查看栈空间的默认大小 ： 命令 ulimit -s 可以看到，在我的操作系统下栈空间的默认大小为10MB。 递归的开销实际上是比较大的，在使用时谨防堆栈溢出。注意递归调用结束的条件。

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不用递归生成无限层级的树

偶然间，在技术群里聊到生成无限层级树的老话题，故此记录下，n年前一次生成无限层级树的解决方案 业务场景 处理国家行政区域的树，省市区，最小颗粒到医院，后端回包平铺数据大小1M多，前端处理数据后再渲染...，卡顿明显 后端返回的数据结构 [ { "id": 1, "name": "中华人民共和国", "parentId": 0, }, {...{ "id": 4001, "name": "杭州市第一人民医院", "parentId": 3001, }, // 其他略 ] 第一版：递归处理树...常规处理方式 // 略，网上一抓一把 第二版：非递归处理树 改进版处理方式 const buildTree = (itemArray, { id = 'id', parentId = 'parentId...topLevelId)) { topLevelResult.push(item) } } return topLevelResult; } 时间复杂度：O(n) x下篇分享不用递归无限层级树取交集

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递归为什么那么慢？递归的改进算法

不知道大家发现没有，执行递归算法，特别是递归执行层数多的时候，结果极其的慢，而且递归层数达到一定的值，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、递归与循环 1.1 所谓的递归慢到底是什么原因呢？ 大家都知道递归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，这是通过一个递归工作栈实现的。...递归与循环是两种不同的解决问题的典型思路。当然也并不是说循环效率就一定比递归高，递归和循环是两码事，递归带有栈操作，循环则不一定，两个概念不是一个层次，不同场景做不同的尝试。...如果用到递归的地方可以很方便使用循环替换，而不影响程序的阅读，那么替换成递归往往是好的。（例如：求阶乘的递归实现与循环实现。）...二、递归与尾递归 以上初略介绍了递归与循环的实现机理，似乎代码简洁和效率不能共存。那么有没有一种方法能拥有递归代码简洁的好处，同时给我们带来更快的速率么？算法的世界会告诉你，一切皆有可能。

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递归实现Ann全排列的枚举(基于Python)

根据概率论中的排列组合知识知道A(n,n)=n!=n*(n-1)…*1；最终结果的数量一共有n的阶乘，例如对于集合{1,2,3},有6种全排列。...要枚举出所有的排列结果，我们从n=1开始来看，集合{1}的全排列就是{1}，n=2时，有 {1,2} 和 {2,1} ，可以看成是2和1交换位置，然后对{1}进行全排列；对{1,2,3}，先2和1交换，...得到{2}和{1,3}，对{1,3}采用和n=2的情况相同的处理，所以是可以递归的，于是采用递归来写，递归终止条件可以用n=1，也可以在n=2的时候就交换然后返回，归纳一下是将每个元素放到余下n-1个元素组成的队列最前方...，对剩余元素进行递归全排列。...nlst) ss=[lst[i]+j for j in c] kk.extend(ss) #注意是extend不是append return kk 上面perm函数被递归调用了

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美团一面：为什么线程崩溃崩溃不会导致 JVM 崩溃

大家好，我是坤哥 网上看到一个很有意思的美团面试题：为什么线程崩溃崩溃不会导致 JVM 崩溃，这个问题我看了不少回答，但发现都没答到根上，所以决定答一答，相信大家看完肯定会有收获，本文分以下几节来探讨...线程崩溃，进程一定会崩溃吗 进程是如何崩溃的-信号机制简介 为什么在 JVM 中线程崩溃不会导致 JVM 进程崩溃 openJDK 源码解析 线程崩溃，进程一定会崩溃吗 一般来说如果线程是因为非法访问内存引起的崩溃...，那么进程肯定会崩溃，为什么系统要让进程崩溃呢，这主要是因为在进程中，各个线程的地址空间是共享的，既然是共享，那么某个线程对地址的非法访问就会导致内存的不确定性，进而可能会影响到其他线程，这种操作是危险的...这种场景显然不能用 kill -9，不然一下把进程干掉了资源就来不及清除了 为什么线程崩溃不会导致 JVM 进程崩溃 现在我们再来看看开头这个问题，相信你多少会心中有数，想想看在 Java 中有哪些是常见的由于非法访问内存而产生的...，假设现在调用了一个无限递归的函数，那就会持续分配栈帧，但 stack 的大小是有限的（Linux 中默认为 8 M，可以通过 ulimit -a 查看），如果无限递归很快栈就会分配完了，此时再调用函数试图分配超出栈的大小内存

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PHP利用递归函数实现无限级分类的方法

相信很多学php的很多小伙伴都会尝试做一个网上商城作为提升自己技术的一种途径。各种对商品分类，商品名之类的操作应该是得心应手，那么就可以尝试下无限级分类列表的制作了。 什么是无限级分类？...无限级分类是一种分类技巧，例如部门组织，文章分类，学科分类等常用到无限级分类，将其简单理解成分类就好了。...其实我们仔细想一下，生活中的分类简直太多了，衣服可以分为男装和女装，也可以分为上衣和裤子，也可以根据年龄段分类。分类无处不在，分类显得“无限”。我这里就不说无限分类的必要性了。...无限级分类原理简介 无限分类看似”高大上”，实际上原理是非常简单的 。无限分类不仅仅需要代码的巧妙性，也要依托数据库设计的合理性。要满足无限级分类，数据库需要有两个必须的字段，id,pid。...php无限级分类是经常要用到的，本人以前一直用的是已经写好的，所以没仔细去研究过，下面是一个使用递归实现的简单的php无限级分类的函数；也许这不是最优的方法，但对于一般的应用也足够了。

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缺乏速率限制导致的Instagram账户密码枚举

今天分享的这篇Writeup关于速率限制问题（请求次数限制，Rate Limitation），这也是面向公众网站的设计中常常会忽略掉的防护措施，利用速率限制漏洞可以实现对网站注册用户名、密码等账户信息的批量枚举...这里的速率限制漏洞存在于Facebook验证Instagram用户访问某个管理接口的GraphQL请求中，攻击者利用该漏洞可以暴力枚举Instagram注册用户的密码。...，且无任何速率限制措施，为此，我们可以利用该漏洞，对Instagram用户的密码实施枚举。...和 PAGE_ID都是代表事务处理和页面调用的随机id数， USERNAME为目标Instagram账户的用户名，PASSWORD为我们要枚举测试的密码字段。...），因此利用上述请求，恶意攻击者可以构建大规模Instagram用户字典，通过不同的密码匹配，实施对任意Instagram用户的密码猜解枚举。

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一种不会导致资源泄露的“终止”线程的方法

我们一般不会将该API放在UI线程中执行，而是启动一个线程，用工作线程去执行这个耗时的操作。...但是问题永远不会间断。比如当我们在某些条件下，我们要终止该线程的执行。如何做呢？         一是让该模块设计方提供一个终止线程接口，比如给我们一个事件，我们通过设置这个事件来通知该线程退出。...如果方案1对方不提供， 你也无法接受方案二导致的资源未释放。那有如何办呢？         目前有个方案是使用SEH。...这样我们认为制造异常后，不会导致进程出问题。...可以发现，我们线程“体面”的退出了。         其实这个方案也是存在不完善的地方的。比如我们线程产生了死锁等，线程将进入内核态等待。这个时候我们获取的EIP是客户态函数的着陆点。

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Python 的切片为什么不会索引越界？

关于切片的介绍与温习，就到这里了。 下面进入文章标题的问题：Python 的切片语法为什么不会出现索引越界呢？...如果把负数索引也考虑进去，则单个索引值的有效区间是 -length, length - 1 闭区间。 但是，当 Python 切片中的索引超出这个范围时，程序并不会报错。...： >>> li = [1, 2] >>> li[1:5] # 等价于 li[1:2] [2] >>> li[5:6] # 等价于 li[2:2] [] 归结起来一句话：Python 解释器把可能导致索引越界的操作给屏蔽了...对于这个现象，我其实是有点疑惑的，为什么 Python 不直接报索引越界呢，为什么要修正切片的边界值，为什么一定要返回一个值呢，即便这个值可能是个空序列？...在其它支持切片语法的语言中，也许还有跟 Python 一样的设计。但是，我还不知道有没有（学识浅薄）…… 最后，继续回到标题中的问题“Python 的切片为什么不会索引越界”。

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问题 C: 神奇的口袋(背包问题---递归 || 二进制枚举)

输出 输出不同的选择物品的方式的数目。 思路：递归 其实对于背包中的每一个物品，我们当前都只有两种选择，“取 或者 不取”。...那么我们发现，其实次处理而我们对于每一个物品都是进行了这样的两种“取或者不取”的操作的。 很明显我们可以递归处理 那么我们都知道，递归是需要一个出口—“钥匙”的。...(cin>>n){ for(int i=1;i<=n;i++){ cin>>a[i]; } cout<<solve(n,40)<<endl; } return 0; } 二进制枚举解法...思路：虽然这是一个递归专题。...但是我们普通人拿到题第一思路就是暴力枚举啊！ 对啊，这题的数据量也不大，我们完全可以用二进制枚举来实现。

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