在JavaScript程序中,函数直接或间接调用自己。通过某个条件判断跳出结构,有了跳出才有结果。
函数直接或间接调用自身的过程称为递归,相应的函数称为递归函数。使用递归算法,可以很容易地解决某些问题。此类问题的示例包括汉诺塔 (TOH)、中序/先序/后序树遍历、图的 DFS 递归函数通过调用自身的副本并解决原始问题的较小子问题来解决特定问题。需要时可以生成更多的递归调用。重要的是要知道我们应该提供某种情况来终止这个递归过程。
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,这个函数就是递归函数。
本文介绍了Python中两个重要的函数技巧,一是递归函数,二是高阶函数。递归函数可以解决一些需要重复运算的问题,但需要注意避免栈溢出。高阶函数可以将函数的参数作为函数本身来使用,典型的高阶函数有map、filter等。通过使用高阶函数,可以简化代码,提高代码可读性。
首先,我们来看看什么是汉诺塔吧~记得初知汉诺塔,就是在今年的暑假游览科技馆的时候,里面就有汉诺塔的游戏,当然耐心烦躁的我并没有解决,没想到今日学习c语言还能看见它(捂脸)。
递归是很多算法都使用的一种编程方法。听说递归是一种十分优雅的问题解决办法,可是对于初涉递归的我,还没有形成这种独特的体会。 学习使用递归的关键在于:如何将问题分为基线条件和递归条件。 基线条件和递归条件 由于递归函数调用自己,因此编写这样的函数时很容易出错,进而导致无限循环。 例如下面这个函数: def countdown(i): """倒计时""" print (i) countdown(i-1) 假设i的初始值为3,运行上述代码后: 3, 2, 1, 0, -1, -2,
Example 1:使用递归调用打印不同类型的一系列参数,递归函数使用function template接收可变的参数。
看到网上一个题目,证明x开y次方是原始递归函数(primitive recursive function)。这个问题并不难,只要把x开y次方实现出来即可。于是,正好把《递归论》相关内容补一补。
Don't let small minds convince you that your dreams are too big.
本文将介绍两种算法设计技巧:贪心算法与回溯算法,并用TypeScript将其实现,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
##### 排序sort, sorted的区别: list.sort(func=None, key=None, reverse=False(or True)) 对于reverse这个bool类型参数,当reverse=False时:为正向排序;当reverse=True时:为方向排序。默认为False。 执行完后会改变原来的list,如果你不需要原来的list,这种效率稍微高点 >>> list = [2,8,4,6,9,1,3] >>> list.sort() >>> list [1, 2, 3, 4, 6, 8, 9]
在一个排序的链表中,存在重复的节点,如何删除链表中重复的节点并返回删除后的链表头指针?例如:1->2->3->3->4->4->5,处理后为: 1->2->5。
要 描述 一个数字字符串,首先要将字符串分割为 最小 数量的组,每个组都由连续的最多 相同字符 组成。然后对于每个组,先描述字符的数量,然后描述字符,形成一个描述组。要将描述转换为数字字符串,先将每组中的字符数量用数字替换,再将所有描述组连接起来。
作者:matrix 被围观: 3,689 次 发布时间:2015-06-20 分类:兼容并蓄 零零星星 | 一条评论 »
查看上节内容,请点击上方链接关注公众号,查看所有文章。 函数 前面几节我们介绍了数据的基本类型、基本操作和流程控制,使用这些已经可以写不少程序了。 但是如果需要经常做某一个操作,则类似的代码需要重复写很多遍,比如在一个数组中查找某个数,第一次查找一个数,第二次可能查找另一个数,每查一个数,类似的代码都需要重写一遍,很罗嗦。另外,有一些复杂的操作,可能分为很多个步骤,如果都放在一起,则代码难以理解和维护。 计算机程序使用函数这个概念来解决这个问题,即使用函数来减少重复代码和分解复杂操作,本节我们就来谈谈J
为了减少数据上的常见运算所需要的时间,我们通常可以在数据结构中增加额外的信息,或者修改数据结构中的信息使之更易访问
当发生 panic 时,程序会立即停止执行,并打印出 panic 的信息和堆栈跟踪,以便于开发者进行调试和修复。
本文讲解的是一个Python的进阶知识点:**如何将一个嵌套的大列表展开形成一个大列表。
栈和队列属于逻辑结构中的线性结构,也就是说,栈和队列在本质上就是属于线性表。但是栈和队列与一般的线性表相比,其特殊性就在于它们在元素读取的基本操作上面是不一样的:
之前的排序算法 《快速排序》 与 《归并排序》 都使用了递归手法,如果不能理解递归,那分治思想类算法实现就难以理解
前言 最近看完《算法图解》对python的算法有点了解,特记录下来 算法概括 二分查找的速度比简单查找快得多 算法运行时间用大O表示法来表示。从起增速的角度度量的。 O(log n) 比O(n)快,需要搜索的元素越多,前者比后者就快越多。 数组的速度:读取O(1),插入O(n),删除O(n) 链表的速度:读取O(n),插入O(1),删除O(1) 选择排序 #选择排序 def selectSort(arr): newArr = [] oldArr = arr.copy() for i
在PHP编程开发中,JSON是一种非常常用的数据格式。它具有简单、轻量和易于解析的特点,非常适合用于数据交换和存储。当我们处理JSON数据时,经常需要解析嵌套的对象和数组,本文将介绍几种解析方法。
递归编程技术可以产生优雅的代码解决方案。然而,更常见的情况是它会使程序员感到困惑。这并不意味着程序员可以(或应该)忽视递归。尽管它以具有挑战性而闻名,但递归是一个重要的计算机科学主题,可以为编程本身提供深刻的见解。至少,了解递归可以帮助你在编程工作面试中脱颖而出。
Go 语言支持递归。但我们在使用递归时,开发者需要设置退出条件,否则递归将陷入无限循环中。
递归算法是一种自引用的算法,它通过将大问题分解为更小的相似子问题来解决复杂的计算任务。递归算法的核心思想在于将一个问题分解为一个或多个基本情况和一个或多个规模较小但同样结构的子问题。这些子问题将继续被分解,直到达到基本情况,然后逐层返回结果,最终解决原始问题。
求 1+2+3+3+...n 的和。 二逼青年: 首数加位数 ,乘以个数除以 2
上面JSON.stringify里面的4指的是代码缩进量,你也可以设置为2或者1等等
[HTML入门与进阶以及HTML5] [CSS] [JS-上] [JS-下] [jQuery] [Node.js + Gulp 知识点汇总] [MongoDB + Express 入门及案例代码] [Vue项目开发-仿蘑菇街电商APP]
一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来解决,可以极大的减少代码量.递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合.
#6.传递任意个数的参数; #在定义函数时,若参数名前面使用“”,则表示可接受任意个数的参数,这些参数保存在一个元祖中。 #定义函数,代表b是一个元祖,可以接受多个参数 def add(a,*b): s=a #用循环迭代元祖b中的对象。 for x in b: #累加 s+=x #返回累加的结果。 return s #调用函数输入两个参数求和,输出结果。 res=add(1,2) print("两个参数求和结果:",res)
🧐 什么是数组扁平化 将嵌套多层的数组“拉平”,变为一维数组。 🤔 为什么要数组扁平化 去除冗余,厚重和繁杂的装饰效果。 😎 如何进行数组扁平化 方法一:递归实现 思路就是通过循环递归的方式,一项一项的去遍历,如果每一项还是一个数组,那么就继续往下遍历,利用递归程序的方法,来实现数组每一项的连接 let arr=[1,[2,[3,4,5]]]; function flatten(arr){ let result=[]; for(let i=0;i<arr.length;i++){ if(Arr
在我的上一篇文章《前端电商 sku 的全排列算法很难吗?学会这个套路,彻底掌握排列组合。》中详细的讲解了排列组合的递归回溯解法,相信看过的小伙伴们对这个套路已经有了一定程度的掌握(没看过的同学快回头学习~)。
本文实例讲述了python二分查找算法的递归实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里先提供一段二分查找的代码: def binarySearch(alist, item): first = 0 last = len(alist)-1 found = False while first<=last and not found: midpoint = (first + last)//2 if alist[midpoint] == item: found = True else: if ite
再没对递归了解之前,递归一直是个人的噩梦,对于写递归代码无从下手,但当理解了递归之后,才惊叹到,编程真的是一门艺术。在01世界里,递归是极其重要的一种算法思想,不可能绕的开。这一章我们从调用栈、图解、调试、用递归写链表的方式,再进一步巩固上一章链表的同时,也更进一步理解递归这种算法思想。
Scala中的函数还是比较重要的,所以本文章把Scala中可能用到的函数列举如下,并做详细说明。
在Python编程中,函数是一项强大而灵活的工具,它不仅能够使代码更有组织性,还能提高代码的重用性。函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。前面我们已经有接触过一些Python提供的内建函数了,比如print()。我们也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。
我认为尾调用优化(tail call optimizations)相当整洁,特别是它们解决递归函数如何调用这类基本问题的方式。诸如Haskell和Lisp家族这类函数式语言,以及逻辑语言(Prolog可能是最著名的例子)都强调采用递归的方式思考问题。这些语言通过尾调用优化可以在性能上获得许多好处。
在这篇文章里,你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。
递归是一种编程模式,在一种任务可以自然地拆分为相同类型的多个任务,但更简单的情况下很有用。或者,当一个任务可以简化为一个简单的动作以及该任务的一个更简单的变体时。或者,正如我们将很快看到的那样,处理某些数据结构。
尾调用是函数式编程中一个很重要的概念,当一个函数执行时的最后一个步骤是返回另一个函数的调用,这就叫做尾调用。
前面的课程中,我们已经对函数有了简单的了解 函数的声明、函数的的调用、函数的参数以及返回值等等
函数的递归,就是让在函数的内部调用函数自身的情况,这个函数就是递归函数。 递归函数其实是另外一种意义的循环 如:计算一个数字的阶乘操作,将这个功能封装成函数fact(num) 提示:阶乘算法是按照小于等于当前数字的自然数进行乘法运算 计算5的阶乘:5 X 4 X 3 X 2 X1 计算n的阶乘:n X (n - 1) X … X 3 X 2 X 1
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# Python 函数与变量作用域 # 函数的创建和调用 什么是函数 函数就是执行特定任务和以完成特定功能的一段代码 为什么需要函数 复用代码 隐藏实现细节 提高可维护性 提高可读性便于调试 函数的创建 📷 📷 """ @Author :frx @Time :2021/10/25 17:36 @Version :1.0 """ def calc(a,b): c=a+b return c result=calc(1,2) print(result) #3 # 函数的参数传递
已知一个排序的数组,将该数组转换为一个高度平衡的二叉查找树。 平衡的定义: 二叉查找树中,任意节点的两颗子树高度差不超过1. LeetCode 108
当代码出现有规律的重复的时候,你就需要当心了,每次写3.14 * x * x不仅很麻烦,而且,如果要把3.14改成3.14159265359的时候,得全部替换。
在开发软件的过程中,常常会遇到各种错误和异常。其中,一种常见的错误是"finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)"。当程序出现这个错误时,意味着程序在运行过程中遇到了某种异常情况并被迫退出。
返回 3, 它的长度是路径 [4,2,1,3] 或者 [5,2,1,3]。 注意:两结点之间的路径长度是以它们之间边的数目表示。
函数式编程(Functional Programming)是一种编程范式,它将计算机程序视为数学函数的组合,强调函数的纯粹性和不可变性。JavaScript作为一种多范式的语言,也支持函数式编程风格。本文将介绍JavaScript函数式编程的基本概念和特点,并通过代码示例来展示其实际应用。
上一章我们从0到1的实现了一颗二叉搜索树,以及理解了二叉搜索树的特性与基本操作,这一章介绍关于二叉树的更多操作,也就是树的遍历。主要包括前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历,前面三种也叫深度优先遍历(DFS),最后的层序遍历也叫广度优先遍历(BFS),理解这四种遍历方式的不同,再遇到树相关的算法问题时,也就能更加游刃有余。这里不单指二叉搜索树,遍历思想同样适用于多叉树。
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