算法设计 - 递归

目录

什么是递归？

函数递归

递归算法

递归思想

递归算法的基本设计步骤

递归算法实例

网格移动路径

整数划分

汉诺塔

递归算法的弊端

递归深度过大导致的栈内存溢出

子问题交集过多，导致的重复递归

自顶向下的递归和自底向上的递推

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什么是递归？

函数递归

在成熟的编程语言中，函数都支持递归调用，即函数递归，它指的就是函数内部调用自身，举个例子（JavaScript）：

// 求1+2+3+...+n的值
function f(n){
    if(n===1) return 1
    return n + f(n-1)
}

在JavaScript执行引擎中，每次函数调用都会创建一个函数执行上下文（栈帧），并推入执行栈（栈内存）中，当函数调用结束，则对应函数执行上下文从执行栈中出栈。

假设我们执行f(3)，则上面程序运行时栈内存最大占用时如下：

我们发现，若函数发生递归调用，则外层函数必须要等待内层函数递归调用结束，自身的调用才能结束。

所以正确的函数递归需要：

• 具备出口条件（递归结束条件）
• 具备朝向出口的递归方向

上面程序中，if(n===1) return 1就是f(n)的出口条件，f(n) = fn(n-1) + n 就是 f(n) 的递归方向，即不断n-1，最终让n=0。

如果函数递归不具备这两个条件，则会导致：栈内存溢出

递归算法

所谓算法，即规律。所以设计算法，即找规律。

而找规律的方式无外乎两种：

1. 基于事物内部要素找规律，即找f(n)和n的关系
2. 基于事物与事物之间的关系找规律，即找f(n) 和 f(n-?)的关系

其中第二种方式，最终也能间接产生f(n)和n之间的关系。

如果单从性能上来看，肯定是f(n)和n的之间的直接关系的性能好，但是从算法设计的难易度上来说，肯定是找f(n) 和 f(n-?)的关系更容易。

比如求1~n整数的和sum(n)，例如

• sum(1) = 1
• sum(2) = 3
• sun(3) = 6
• sun(4) = 10

这里我直接给出n和sum(n)的直接关系：sum(n) = n(n+1)/2

大家觉得如果没有学过高斯求和公式，大家能够直接想出上面的规律吗？

但是，我们可以非常容易找出sum(n)和sum(n-1)之间的关系：

sum(n) = sum(n-1) + n；n>1

如果我们将上面公式写成函数表示，则

function sum(n) {
    if(n>1) return sum(n-1) + n
}

这不就是函数递归嘛！

但是这个递归有漏洞，那就是没有递归出口，即n不停-1迟早有n变为1的时候，所以我们应该为其添加n=1的出口条件

function sum(n) {
    if(n===1) return 1
    ireturn sum(n-1) + n
}

因此，我们将找f(n)和f(n-?)之间规律的算法就叫做递归算法。

递归算法可以通过找f(n)和f(n-?)之间地关系，来间接地建立起f(n)和n的关系。

递归思想

递归思想由两部分组成：

• 分解：把一个问题划分为k个规模更小的子问题，然后用同样的方法求解规模更小的子问题。如果子问题不能实现简单求解，则基于一代子问题继续分解出规模更小的二代子问题，如此下去，直到n代子问题的规模小到可以被简单求解为止。
• 合并：将子问题的解按照递归回溯流程进行合并，最终就能得到原始问题的解。

我们之前了解了递归算法，其实就是找事物与事物之间的关系，比如f(n)和f(n-?)的关系。

而这种关系，其实是通过不断缩小问题规模来建立的。

什么意思呢？比如：

我们已经知道了 sum(n) = sum(n-1) + n，现在求sum(6)，则：

sum(6) = sum(5) + 6

此时，我们想要求sum(6)，则必须求得sum(5)，也就是说，我们将求解sum(6)的问题，变成了求解sum(5)的问题，这意味着问题的规模缩小了。

而随着问题规模的不断缩小：

sum(5) = sum(4) + 5

sum(4) = sum(3) + 4

sum(3) = sum(2) + 3

sum(2) = sum(1) + 2

最终必然缩小到了一个base case上，即递归出口，即此时规模的问题可以被简单求解：

sum(1) = 1

而当base case返回解时，前面的大规模的问题，又会像多米诺骨牌到下一样可以被依次求解，这个过程即递归函数的回溯结果过程。

所以递归思想，即将大规模的问题不断缩小，知道变成base case的求解，然后根据递归回溯，将小规模问题的解不断回溯，最终合并为大规模问题的解。

递归算法的基本设计步骤

1. 找到问题的最小规模的解（也可以理解为base case、递归出口等），如fibnaci数列的f(1) = 1，f(2) =1
2. 将规模大的问题，一步步分解为规模小的子问题，并确保分解方向最终可以通往递归出口，如求1~100以内数的和，f(n) = n + f(n-1)，最终会分解到 f(2) = 1 + f(1)，而f(1)就是递归出口，它的解可以简单求出为1
3. 合并子问题的解得到原始问题的解，需要注意的是，这里的子问题的解的合并一般就是走递归的回溯流程。

这三步中最难的就是第二步，即问题的分解过程，或者说递归公式、分解方程的总结，或者用英语说叫 relate hard case to simple case。即从特殊到一般，从具体到抽象。

目前我们用到的求1~100内整数和，和求fibnaci数的分解方程都是非常简单的，或是一眼看出，或是题目点明。

但是大部分问题的分解方程都是无法直观看出来的，此时我们就需要准备大量的、特殊的、具体的、规模小的、多层级的子问题及它们的解，并且从多层级的具体子问题的解中找到一般的、抽象的、普适的规律。

下面我们会通过几个递归算法实例，来着重练习，如何进行问题分解

递归算法实例

网格移动路径

一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角。问总共有多少条不同的路径？

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首先我读完这道题目，我脑子里大概已经模拟出来上面示例图中机器人的几种移动路径，但是让我根据脑海中已有的几条路径总结出规律，我是一点思路也没有的，此时我该怎么办？用递归思想啊！

递归思想解题步骤第一步：找到最小规模问题的解。

• 1x1网格：1条路径（向右移动0次，或向下移动0次）

• 1x2网格：1条路径（一直向下移动）
• 1x3网格：1条路径（一直向下移动）
• 1x4网格：1条路径（一直向下移动）
• ....
• 1xn网格：1条路径（一直向下移动）

• 2x1网格：1条路径（一直向右移动）
• 3x1网格：1条路径（一直向右移动）
• 4x1网格：1条路径（一直向右移动）
• ......
• nx1网格：1条路径（一直向右移动）

所以可以总结出最小规模解为：

• f(m,1) = 1
• f(1, n) = 1

递归思想解题步骤第二步：分解问题

所谓分解问题，即relate hard case to simple case,那我们就多找几组simple case，观察它们之间的关系

从上面simple case可以发现，

• 2x2网格，可以是2x1网格新增一行，或1x2网格新增一列
• ......
• mxn网格，可以是mx(n-1)网格新增一行，(n-1)xm网格新增一列

而从mx(n-1)网格，新增一行后，变成mxn网格，网格右下角位置就变了，并且从mx(n-1)网格右下角到mxn网格的右下角只有一种路径（如下图黑旗子到红旗子）

 因此 mxn网格的移动路径数 =  mx(n-1)网格的移动路径数 + (m-1)xn网格的移动路径数

我们可以总结出分解公式为

f(m,n) = f(m-1, n) + f(m, n-1)

function path(m,n){
    if(m===1 || n===1) return 1
    return path(m-1, n) + path(m, n-1)
}

当第二步完成后，第三步合并子问题的解，其实就是当递归到出口时，递归回溯的流程。

整数划分

将正整数n表示成一系列正整数之和：n=n1+n2+…+nk，其中n1≥n2≥…≥nk≥1，k≥1。
正整数n的这种表示称为正整数n的划分。求正整数n的不同划分个数。

例如：正整数6有如下11种不同的划分：

• 6
• 5+1
• 4+2
• 4+1+1
• 3+3
• 3+2+1
• 3+1+1+1
• 2+2+2
• 2+2+1+1
• 2+1+1+1+1
• 1+1+1+1+1+1

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看到题目，还是一脸懵逼，所以直接用递归思想解题步骤。

首先，我们假设正整数n有f(n)个的不同划分方式。

第一步，找最小规模问题的解：

f(1) = 1;  划分情况：1

f(2) = 2；划分情况：2; 1,1

f(3) = 3；划分情况：3；2,1；1,1,1

可以发现，最小规模问题应该是f(1)，对应解为1

第二步，relate hard case to simple case：

其实从n=1、n=2、n=3的划分来看，我好像已经可以总结出规律了：

从n=2开始的正整数，其实每次都新增一个自身值的划分方式，并且继承前一个n值得划分方式，并在其方式上+1

 额，但是4好像不符合这个规律，因为还存在4 = 2 + 2，那我们再多找几组case来找规律

我发现的规律如下： 

f(6) = 1 + f(4) + f(3) + f(2) + f(1) + 1

f(5) = 1 + f(3) + f(2) + f(1) + 1

f(4) = 1 + f(2) + f(1) + 1

f(3) = 1 + f(1) + 1

f(2) = 1 + 1

f(1) = 1

 怎么发现的呢？

但是这种规律好像无法写出递归方程，因为这里hard case 并未和固定数目个simple case产生关系，而是和不定多个simple case产生了关系。

但是上面这个规律肯定是对的，只是这个规律目前无法用递归写出来而已，所以我们可以在上面规律之上再总结出新规律，使新规律符合递归公式要求

• f(6) = 1 + f(4) + f(3) + f(2) + f(1) + 1 = f(4) + f(5)
• f(5) = 1 + f(3) + f(2) + f(1) + 1

完美！再找一个看看

• f(5) = 1 + f(3) + f(2) + f(1) + 1 = f(3) + f(4)
• f(4) = 1 + f(2) + f(1) + 1

再找一个

• f(4) = 1 + f(2) + f(1) + 1 = f(2) + f(3)
• f(3) = 1 + f(1) + 1

再找一个

• f(3) = 1 + f(1) + 1 = f(2) + f(1)
• f(2) = 1 + 1

再找一个，似乎下面这个不满足上述公式了，所以我们就把下面两个当成递归出口把！

• f(2) = 1 + 1
• f(1) = 1

所以分解公式如下：

• f(1) = 1
• f(2) = 2
• f(n) = f(n-1) + f(n-2) ;  n>2

感觉有点像fibnaci数列公式。但是fibnaci前两个数都是1。

/* 整数划分 */
function divide(n) {
  if (n <= 2) return n;
  return divide(n - 1) + divide(n - 2);
}

汉诺塔

汉诺塔（Tower of Hanoi），是一个源于印度古老传说的益智玩具。大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘。大梵天命令把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上。并且规定，在小圆盘上不能放大圆盘，在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘。

• 当A柱只有1层黄金圆盘时，至少需要移动1次：

• 当A柱有2层黄金圆盘时，至少需要移动3次

  

• 当A柱有3层黄金圆盘时，至少需要移动7次

 

好了，我们就模拟最小的三种数据规模的移动情况，因为到了A柱有4层黄金圆盘时，移动起来已经有一定的复杂度了。

首先，

当A柱只有1层黄金圆盘时，可以直接得出移动次数就是1次，没有什么好验证的，我们可以将此情况当成递归的出口条件。

其次，我们需要找到递归公式，即找A柱有2，3层黄金圆盘时的移动规律相似之处：

汉诺塔规则，要求将A柱上的黄金圆盘按照相同的叠放顺序转移到C柱上，并且转移过程中，不能出现“大压小”的现象。因此，我们首先要保证先将A柱上第底层最大的黄金圆盘转移到C柱上，而这样转移前提条件，必须如下图所示：

即要将除了最大黄金圆盘外的其余黄金圆盘全部转移到B柱，然后最大黄金圆盘才能直接从A柱转移到C柱

  

  

而除了最大黄金圆盘外的其余黄金圆盘转移到B柱的过程也需要满足（大不能压小）规则，所以这个过程可能还需要借助C柱。

当最大的黄金圆盘（第n个黄金圆盘）被移动到C柱后，我们就需要想办法将位于B柱的n-1个黄金圆盘移动到C柱了。

此时，其实我们完全可以忽略处于C柱的最大的黄金圆盘，因为它是最大的，其他任意黄金圆盘移动到它上面，都不会触发“大压小”限制，同时它的移动目的已经达到，不需要再次移动了。

所以，此时完全可以将原始的n层黄金圆盘从A=>C移动，简化为n-1层黄金圆盘从B=>C移动。

  

  

当然，n-1层黄金圆盘从B=>C的移动的过程也可能需要借助A来避免出现“大压小”现象。

根据以上的分析，我们可以写出如下递归算法 

/* JavaScript Node ACM模式 控制台输入获取 */
const readline = require("readline");
 
const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout,
});
 
rl.on("line", (line) => {
  console.log(`${line}层汉诺塔，至少需要移动${fn()(parseInt(line))}次`);
});
 
/* 汉诺塔算法 */
function fn() {
  // 移动统计
  let steps = [];
 
  // from是黄金圆盘所处的起始柱，to是黄金圆盘需要移向的目标柱，aux是黄金圆盘移动过程中受到“大不压小”限制时被迫临时停放的辅助柱
  function hanoi(n, from = "A", aux = "B", to = "C") {
    if (n === 0) {
      return 0;
    }
 
    // 当n=1时，表示起始柱上只有一个黄金圆盘，此时可以直接将黄金圆盘从起始柱移动到目标柱
    if (n === 1) {
      move(n, from, to);
    } else {
      // 当n!=1时，表示起始柱上有多个黄金圆盘，此时为了让最大的黄金圆盘n可以移动到目标柱，我们需要将它上面的n-1个黄金圆盘全部移动到辅助柱上临时停放，注意此时对于这n-1个黄金圆盘而言，外层hanoi的辅助柱就是当前hanoi的目标柱，外层hanoi的目标柱就是当前hanoi的辅助柱。
      hanoi(n - 1, from, to, aux);
 
      // 由于上一步已经将n-1个黄金圆盘移动到了外层hanoi的辅助柱上，所以黄金圆盘n可以直接移动到外层hanoi的目标柱
      move(n, from, to);
 
      // 当黄金圆盘n移动到外层hanoi的目标柱后，我们就可以着手处于外层hanoi的辅助柱上的n-1个黄金圆盘移动到外层hanoi的目标柱了，此时对于这n-1个黄金圆盘而言，外层hanoi的辅助柱就是当前hanoi的的起始柱，外层hanoi的起始柱就是当前hanoi的的辅助柱，目标柱不变。
      hanoi(n - 1, aux, from, to);
    }
 
    return steps.length;
  }
 
  // 移动步骤统计
  function move(n, from, to) {
    steps.push(`${n}:${from}=>${to}`);
  }
 
  return hanoi;
}

通过运行上面程序，我们可以发现一个有意思的现象

 n层汉诺塔（n>0），至少需要移动2^n - 1次

所以，如果仅需要求解n层汉诺塔最少移动次数，则可以改进算法为：

/* JavaScript Node ACM模式 控制台输入获取 */
const readline = require("readline");
 
const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout,
});
 
rl.on("line", (line) => {
  console.log(`${line}层汉诺塔，至少需要移动${hanoi(parseInt(line))}次`);
});
 
/* 汉诺塔算法 */
function hanoi(n) {
  return (1 << n) - 1;
}

递归算法的弊端

递归深度过大导致的栈内存溢出

fibnaci数列的第一个和第二个数为1，第三个开始的数的值为其前两个fibnaci数的和，请求第100000个fibnaci数。

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这道题的算法设计，依然是用递归算法最容易。因为题目要求给出第n个fibnaci数，则说明fibnaci数列中的每一个数都是一个事物，而事物与事物之间的关系，题目已经明确给出：

• f(1) = 1 // 第一个fibnaci数为1
• f(2) = 1 // 第一个fibnaci数为1
• f(n) = f(n-1) + f(n-2); n>2 // 第三个开始的fibnaci数的值为其前两个fibnaci数的和

所以这里我们可以直接给出fibnaci数的求解算法

/* JavaScript Node ACM模式 控制台输入获取 */
const readline = require("readline");
 
const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout,
});
 
rl.on("line", (line) => {
  console.log(fibnaci(parseInt(line)));
});
 
/* fibnaci数求解 */
function fibnaci(n) {
  if (n === 1 || n === 2) return 1;
  return fibnaci(n - 1) + fibnaci(n - 2);
}

我们用上面算法求解第十万个fibnaci数看看

 我擦，栈内存溢出!!!

但是我的递归出口和递归方向都没有问题啊！！

这是为什么呢？

原因是，递归深度过大了，超出了栈内存大小了。

我们知道函数调用就会产生函数执行上下文（栈帧），并推入执行栈（栈内存），因此每次函数调用都会占用一点栈内存，而只有函数调用结束，对应函数执行上下文（栈帧）才会出栈，归还占用的栈内存。

而每个递归函数调用，也会占用一点栈内存，但是外层的递归函数必须要等内层的递归函数返回结果，才能结束自身调用，归还占用的栈内存。

如果递归深度过大，则栈内存将一直处于”只借不还“的境地，最终栈内存会被”借完“，导致无内存再分配给新的递归调用。

此时大家可以借鉴我的另一篇博客，来解决递归过深导致的栈溢出问题有趣-如何解决递归过多导致的栈溢出_伏城之外的博客-CSDN博客_递归栈溢出解决方法

子问题交集过多，导致的重复递归

我们还是用fibnaci数求解算法来演示这个问题

fibnaci数求解算法如下

function fibnaci(n) {
  if (n === 1 || n === 2) return 1;
  return fibnaci(n - 1) + fibnaci(n - 2);
}

上面这段代码执行过程可以转为二叉树图示，比如求解fibnaci(6)

 其中蓝色箭头是函数调用流程。

可以发现，其中存在大量重复的函数调用，比如

• f(1)被重复调用了3次
• f(2)被重复调用了5次
• f(3)被重复调用了3次
• f(4)被重复调用了2次

当n的值越大，产生的重复函数调用就越多，且这个重复调用的函数增长率是非线性的，每当n++,则增长2^(n-1)+1次重复函数调用。

每次函数调用都会占用时间和内存，所以重复的递归调用不仅是无意义的，也是极其浪费性能的。

为了解决函数重复调用的问题，我们需要建立一张缓存表，来缓存已经求得的fibnaci数。并且每次获取fibnaci数时，必须先去缓存表中查找，如果没有再进行递归。

/* JavaScript Node ACM模式 控制台输入获取 */
const readline = require("readline");
 
const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout,
});
 
rl.on("line", (line) => {
  console.log(fn()(parseInt(line)));
});
 
/* fibnaci数求解 */
function fn() {
  const cache = {};
  function fibnaci(n) {
    if (cache[n]) return cache[n];
 
    if (n === 1 || n === 2) {
      cache[n] = 1;
    } else {
      cache[n] = fibnaci(n - 1) + fibnaci(n - 2);
    }
 
    return cache[n];
  }
  return fibnaci;
}

此时，fibnaci递归算法的性能将大大提升。

我们再来看此时的函数调用流程图

其中绿色和橙色是双向箭头线，代表从cache中获取或向cache存入fibnaci数。

绿色双向箭头线，获取失败，存入成功。

橙色双向箭头线，获取成功，无需存入。

这样一来，就可以减少部分重复的递归调用了。

但是我们发现，依旧存在部分重复的函数调用，虽然此时重复的函数调用的逻辑大大简化，直接从cache中获取结果，但是函数调用的框架任然是冗余的。

所以，对于问题分解出现交叉子问题时，递归算法并不是最佳选择。

自顶向下的递归和自底向上的递推

我们通过上一个例子中图示可以发现，递归算法其实是自顶向下的，即f(6)向下分解为f(5)、f(4)、f(5)向下分解为f(4)、f(3)，......，直到底部f(2)、f(1)。

自顶向下的递归流程必然伴随着反向的递归回溯流程，而目前变成语言中，只有函数可以完成递归回溯，因此前面递归算法的优化中，始终无法彻底优化掉所有重复递归函数的调用，只能优化掉部分重复的函数调用，其余重复调用也仅能优化函数内部取值逻辑。

因此，想要彻底解决问题分解产生交叉子问题引起的重复递归调用问题，只能放弃自顶向下的递归算法，改用自底向上的递推。

其算法如下

/* JavaScript Node ACM模式 控制台输入获取 */
const readline = require("readline");
 
const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout,
});
 
rl.on("line", (line) => {
  console.log(fn()(parseInt(line)));
});
 
/* fibnaci数求解 */
function fn() {
  const cache = [];
  function fibnaci(n) {
    cache[1] = 1;
    cache[2] = 1;
    for (let i = 3; i <= n; i++) {
      cache[i] = cache[i - 1] + cache[i - 2];
    }
    return cache[n];
  }
  return fibnaci;
}

这种自底向上的递推算法，其实就是动态规划。它的时间复杂度为O(n)。

后面有时间会写一个博客详细总结下动态规划。