深入剖析递归思想与实战——程序员必备武器

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2023-10-25 07:58:07

揭开递归算法的神秘面纱

递归算法 是一种自调用算法，它通过不断调用自身来解决问题。当一个函数调用自身时，就形成了一个递归过程。递归算法通常用于解决结构复杂、具有自相似性的问题。

递归算法的优点 ：

简化代码结构，使代码更加清晰简洁。
提高代码的可读性和可维护性。
避免使用循环结构，减少代码复杂度。

递归算法的缺点 ：

可能导致堆栈溢出，尤其是在递归层数较深时。
增加了函数调用的次数，可能降低程序运行效率。

递归算法的经典实战应用

1. 深度优先搜索

深度优先搜索（DFS）是一种搜索算法，它通过不断探索当前节点的子节点，直到无法继续探索时，再回溯到父节点，继续探索其他子节点。深度优先搜索通常用于解决迷宫、棋盘游戏等问题。

def dfs(graph, start):
    visited = set()
    stack = [start]

    while stack:
        node = stack.pop()
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            for neighbor in graph[node]:
                stack.append(neighbor)

    return visited

2. 二叉树遍历

二叉树遍历是遍历二叉树中所有节点的一种算法，它有三种基本方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。前序遍历先访问根节点，然后再访问左子树和右子树；中序遍历先访问左子树，然后再访问根节点和右子树；后序遍历先访问左子树和右子树，然后再访问根节点。二叉树遍历通常用于查找、插入和删除二叉树中的节点。

def preorder_traversal(root):
    if root is None:
        return

    print(root.data)
    preorder_traversal(root.left)
    preorder_traversal(root.right)


def inorder_traversal(root):
    if root is None:
        return

    inorder_traversal(root.left)
    print(root.data)
    inorder_traversal(root.right)


def postorder_traversal(root):
    if root is None:
        return

    postorder_traversal(root.left)
    postorder_traversal(root.right)
    print(root.data)