假设你在祖母的阁楼中翻箱倒柜,发现了一个上锁的神秘手提箱。
祖母告诉你,钥匙很可能在下面这个盒子里。
这个盒子里有盒子,而盒子里的盒子又有盒子。钥匙就在某个盒子中。 为找到钥匙,你将使用什么算法?
第一种:
使用的是while循环:只要盒子堆不空,就从中取一个盒子,并在其中仔细查找。
伪码:
def look_for_key(main_box):
pile = main_box.make_a_pile_to_look_through() while pile is not empty:
box = pile.grab_a_box() for item in box:
if item.is_a_box():
pile.append(item)
elif item.is_a_key():
print "found the key!"
第二种:
方法使用递归——函数调用自己,伪代码如下:
def look_for_key(box):
for item in box:
if item.is_a_box():
look_for_key(item) ←------递归!
elif item.is_a_key():
print "found the key!"
第二种方法更清晰。递归只是让解决方案更清晰,并没有性能上的优势。
编写递归函数时,必须告诉它何时停止递归。
正因为如此,每个递归函数都有两部分:基线条件 (base case)和递归条件 (recursive case)。
递归条件指的是函数调用自己,而基线条件则指的是函数不再调用自己,从而避免形成无限循环。
编写一个像下面这样倒计时的函数。
3…2…1
def countdown(i):
print i
if i <= 0: ←------基线条件
return
else: ←------递归条件
countdown(i-1)
假设你去野外烧烤,并为此创建了一个待办事项清单——一叠便条:
插入的待办事项放在清单的最前面;读取待办事项时,你只读取最上面的那个,并将其删除。
因此这个待办事项清单只有两种操作: 压入 (插入)和弹出 (删除并读取)。
这种数据结构称为栈 。
这个栈用于存储多个函数的变量,被称为调用栈 。
下面是计算阶乘的递归函数。
def fact(x):
if x == 1:
return 1
else:
return x * fact(x-1)
下面来详细分析调用fact(3) 时调用栈是如何变化的。
注意,每个fact 调用都有自己的x变量。在一个函数调用中不能访问另一个的x变量。
使用栈虽然很方便,但是也要付出代价:存储详尽的信息可能占用大量的内存。
每个函数调用都要占用一定的内存,如果栈很高,就意味着计算机存储了大量函数调用的信息。在这种情况下,你有两种选择:
重新编写代码,转而使用循环。
使用尾递归 。这是一个高级递归主题,不在本书的讨论范围内。 另外,并非所有的语言都支持尾递归。
References:
《 算法图解》—— 第3章 递归