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JS编程: 递归

什么是递归 递归是主要的编程思想之一。毫无疑问,你已经在一些算法书籍和文章里,以及计算斐波纳契数列或者相似内容的例子里,看到了一些可怕的词汇。...当我第一次开始阅读关于递归时,在理解哪里能被正确的使用时遇到了问题。我知道这个方法的好处以及在某些特定算法里的用途,但是很难找到更应该使用递归而不是迭代的场景。...在继续之前——本文希望你对递归和JavaScript有一个基本的了解。所以,让我们从一个我觉得容易理解的定义开始: 递归就是一个函数调用自身,直到达到某个特定状态。...这两种情况,我们都必须有一个明确的停止条件,以防止递归一直执行。 应用递归 定义和解释并不能让我们实现什么,所以让我们从一个实际的例子开始。我们将使用递归来说明怎样把一个分类列表排序成树状机构。...接下来,我们需要正真的实现递归

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递归函数及例题_递归求解递归式例题

今天说一说递归函数及例题_递归求解递归式例题,希望能够帮助大家进步!!! 定义: 一种计算过程,如果其中每一步都要用到前一步或前几步的结果,称为递归的。...用递归过程定义的函数,称为递归函数,例如连加、连乘及阶乘等。凡是递归的函数,都是可计算的,即能行的 。...古典递归函数,是一种定义在自然数集合上的函数,它的未知值往往要通过有限次运算回归到已知值来求出,故称为“递归”。它是古典递归函数论的研究对象 。...条件: 1 递归出口即结束条件; 2 递推关系; 例题1:求任意正整数的逆置数 示例1: 输入: 890 输出 解题思路: 1 递归出口: n=0时可结束 2 递推关系: 使用变量...其次,index即元素的下标,sum即元素之和,total为已经选择的元素的个数,作为递归函数的参数参与。

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递归:借助来求解递归算法时间复杂度

如果我们把这个一层一层的分解过程画成图,它其实就是一棵。我们给这棵树起一个名字,叫作递归。我这里画了一棵斐波那契数列的递归,你可以看看。...现在,我们只需要知道这棵的高度 h,用高度 h 乘以每一层的时间消耗 n,就可以得到总的时间复杂度 O(n∗h)。 从归并排序的原理和递归,可以看出来,归并排序递归是一棵满二叉。...这样一个递归的高度是多少呢?...现在,我们来看下,如何借助递归,轻松分析出这个代码的时间复杂度。 首先,我们还是画出递归。不过,现在的递归已经不是标准的二叉了。...请你用已经学过的递归时间复杂度的分析方法,分析一下这个递归问题的时间复杂度。 参考 27 | 递归:如何借助来求解递归算法的时间复杂度?

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递归遍历

先序非递归遍历二叉,中序非递归遍历二叉,后序非递归遍历二叉及双栈法。...先序非递归遍历二叉 先序非递归遍历比较简单,感觉与DFS类似,根据先序遍历的规则根左右,先将根节点压入栈,然后遍历左子树,再遍历左子树的左子树,一头走到NULL,把每次遍历的左子树的根节点依次入栈并把当前结点数据打印出来...//测试样例 //输入前三行 //9 //1 2 4 7 3 5 8 9 6 //先序 //4 7 2 1 8 5 9 3 6 // 中序 //7 4 2 8 9 5 6 3 1 // 后序 中序非递归遍历二叉...i<n;++i) { scanf("%d",&b[i]); } Tree = Creat(a,b,n); travel_in(Tree); } return 0; } 后序非递归遍历二叉及双栈法...单栈法 后序非递归遍历和先序中序非递归开始类似,先将左子树的左孩子的的左孩子的….每个节点压入栈。

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二叉翻转(递归+非递归)

文章目录 前言 问题描述 递归实现 非递归实现 参考文献 前言 二叉翻转是一道经典的面试编程题,经常出现在各大公司的招聘笔试面试环节。...因此翻转一个二叉,就是把根结点的左子树翻转一下,同样的把右子树翻转一下,在交换左右子树就可以了。 当然,翻转左子树和右子树的过程和当前翻转二叉的过程没有区别,就是递归的调用当前的函数就可以了。...因此,翻转二叉的步骤可总结如下: (1)交换根结点的左子结点与右子结点; (2)翻转根结点的左子树(递归调用当前函数); (3)翻转根结点的右子树(递归调用当前函数)。...具体实现 // @brief: 非递归翻转二叉 // @param: 二叉树根结点 // @ret: 翻转后的二叉树根结点 BinaryTreeNode* invertBTNonrecu(BinaryTreeNode...BinaryTreeNode* root = constructPreMid(preorder, midorder, 7); preorderRecursion(root); cout << endl; // 非递归翻转二叉

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二叉的非递归遍历(递归和非递归

二 叉是一种非常重要的数据结构,很多其它数据结构都是基于二叉的基础演变而来的。对于二叉,有前序、中序以及后序三种遍历方法。...因为的定义本身就是 递归定义,因此采用递归的方法去实现的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁。而对于的遍历若采用非递归的方法,就要采用栈去模拟实现。...在三种遍历中, 前序和中序遍历的非递归算法都很容易实现,非递归后序遍历实现起来相对来说要难一点。 一.前序遍历    前序遍历按照“根结点-左孩子-右孩子”的顺序进行访问。  ...1.递归实现 void in_order(BTree* root)     {     //必不可少的条件,递归的出口  if(root !...= NULL)               q.push(p->rchild);       }   }  /的深度 int TreeDepth(BTree* root) {

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Python使用递归实现目录

前言说到目录数,下意识的很容易想起递归这个操作。当我们去获取一些文件目录的时候,递归是最合适的一种算法不管你是二叉还是B+,都能看到递归的影子。...递归递归在很多算法中都会应用,其中特别适合如下一些类型的算法:一种是分而治之,将问题分解成不同的小问题进行处理。最终和被并为一个结果。第二种是图和的一个遍历。...在图和的一个结构中,递归非常适合进行一个深度优先搜索或者广度优先搜索的遍历算法。还有一种是动态规划。一些动态规划的问题可以通过递归来计算最优解。最后是一种回溯算法。...在日常的开发当中要注意递归的停止,防止递归产生栈溢出代码示例举个例子进行二维数组的显示,这是最简单的递归打印了,从一级到下一级深入查找,递归显示。...recursive_2d_array(array)目录使用Python进行目录的展示import osdef display_dir_tree(start_path, indent=''):

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