标签:cas 方法 深度 树的遍历 details 尾递归 法则 阶乘 top
递归算法实际上是一种分而治之的方法,它把复杂问题分解为简单问题来求解。递归的特点包括:递归过程简洁、易编、易懂;递归过程效率低、重复计算多。
考虑递归的执行效率低,可以尝试将递归过程转换为非递归过程。本文就是来探讨怎么转换的。
将递归算法转换为非递归算法有两种方法,一种是直接求值(迭代/循环),不需要回溯;另一种是不能直接求值,需要回溯。前者使用一些变量保存中间结果,称为直接转换法;后者使用栈保存中间结果,称为间接转换法,下面分别讨论这两种方法。
直接转换法通常用来消除尾递归和单向递归,将递归结构用循环结构来替代。
简单的说是指递归的过程总是朝着一个方向进行,如果函数1调用了函数2,而函数2又调用了函数1,则这种情况不属于单向递归。斐波那契数列(单向递归)的递归求解可转用一个迭代法实现。
斐波那契数列的递归求解:
int Fib(int n) {
if(n <= 1) return n;
else return Fib(n - 1) + Fib(n - 2);
}
转换为迭代求解过程:
int Fib(int n) {
if(n <= 1) return n;
int twoBack = 0;
int oneBack = 1;
int cur;
for(int i = 2;i < = n; i++) {
cur = twoBack + oneBack;
twoBack = oneBack;
oneBack = cur;
}
return cur;
}
是以递归调用结尾的函数,是单向递归的特例。它的递归调用语句只有一个,而且是放在过程的最后。当递归调用返回时,返回到上一层递归调用语句的下一语句,而这个位置正好是程序的结尾,因此递归工作栈中可以不保存返回地址;除了返回值和引用值外,其他参数和局部变量都不再需要,因此可以不用栈,直接采用循环写出非递归过程。
阶乘函数就不是一个尾递归。因为在它收到递归调用的结果后,必须在返回调用前再做一次乘法运算。但是阶乘函数可以转化成一个尾递归函数,例:
阶乘的递归求解:
int factorial(int n)
{
if(n == 0) return 1;
else{
int val = factorial(n - 1);
return n * val;
}
}
转换为尾递归:
int factorial(int acc, int x)
{ //acc传的值为1。
if(x <= 1) return acc;
else
return factorial(x * acc, x - 1);
}
尾递归的重要性在于当进行尾递归调用时,调用者的返回位置不需要被存在调用栈里。当递归调用返回时,它直接分支到先前已保存的返回地址。因此,在支持尾递归优化的编译器上,尾递归在时间和空间上都比较划算。迭代算法需要一个临时变量,这无疑导致了程序的可读性降低,迭代函数不像递归函数那样需要考虑函数调用的支出,而且对一个线程来说可用的栈空间通常比可用的堆空间要少得多,而递归算法则相对迭代算法需要更多的栈空间!
该方法使用栈保存中间结果,一般需根据递归函数在执行过程中栈的变化得到。其一般过程如下:
将初始状态s0进栈
while (栈不为空){
退栈,将栈顶元素赋给s;
……
……
if(不满足递归结束条件){
寻找到s的相关状态s1;
将s1进栈
}
}
间接转换法在数据结构中有较多实例,如二叉树遍历算法的非递归实现、图的深度优先遍历算法的非递归实现等等,下面我们以二叉树来说明,不过大多数情况下二叉树已经够用,而且理解了二叉树的遍历,其它的树遍历方式就不难了。
void preorder_recursive(Bitree T) /* 先序遍历二叉树的递归算法 */
{
if (T) {
visit(T); /* 访问当前结点 */
preorder_recursive(T->leftChild); /* 访问左子树 */
preorder_recursive(T->rightChild); /* 访问右子树 */
}
}
void preorder_nonrecursive(Bitree T) /* 先序遍历二叉树的非递归算法 */
{
initstack(S); //初始化栈
push(S,T); /* 根指针进栈 */
while(!stackempty(S)) {
while(gettop(S,p)&&p) { /* 次循环是向左走到尽头,其中gettop()获得栈顶*/
visit(p); /* 每向前走一步都访问当前结点 */
push(S,p->leftChild);
}
pop(S,p);
if(!stackempty(S)) { /* 向右走一步 */
pop(S,p); /* 空指针退栈 */
push(S,p->rightChild);
}
}
}
void inorder_recursive(Bitree T) /* 中序遍历二叉树的递归算法 */
{
if (T) {
inorder_recursive(T->leftChild); /* 访问左子树 */
visit(T); /* 访问当前结点 */
inorder_recursive(T->rigthChild); /* 访问右子树 */
}
}
void inorder_nonrecursive(Bitree T)
{
initstack(S); /* 初始化栈 */
push(S, T); /* 根指针入栈 */
while (!stackempty(S)) {
while (gettop(S, p) && p) /* 向左走到尽头 */
push(S, p->leftChild);
pop(S, p); /*向左走到尽头时,最后一个叶节点的leftChild是NULL,空指针退栈*/
if (!stackempty(S)) {
pop(S, p);
visit(p); /* 访问当前结点 */
push(S, p->rightChild); /* 向右走一步 */
}
}
}
void postorder_recursive(Bitree T) /* 中序遍历二叉树的递归算法 */
{
if (T) {
postorder_recursive(T->leftChild); /* 访问左子树 */
postorder_recursive(T->rightChild); /* 访问右子树 */
visit(T); /* 访问当前结点 */
}
}
b)非递归方式
typedef struct {
BTNode* ptr;
enum {0,1,2} mark;
} PMType; /* 有mark域的结点指针类型 */
void postorder_nonrecursive(BiTree T) /* 后续遍历二叉树的非递归算法*/
{
PMType a;
initstack(S); /* S的元素为PMType类型 */
push (S,{T,0}); /* 根结点入栈 */
while(!stackempty(S)) {
pop(S,a);
switch(a.mark){
case 0:
push(S,{a.ptr,1}); /* 修改mark域 */
if(a.ptr->leftChild)
push(S,{a.ptr->leftChild,0}); /* 访问左子树 */
break;
case 1:
push(S,{a.ptr,2}); /* 修改mark域 */
if(a.ptr->rightChild)
push(S,{a.ptr->rightChild,0}); /* 访问右子树 */
break;
case 2:
visit(a.ptr); /* 访问结点 */
}
}
}
参考:
http://www.cnblogs.com/TECHNOLOGYer/p/4776496.html
http://blog.csdn.net/shunrei/article/details/5680579
标签:cas 方法 深度 树的遍历 details 尾递归 法则 阶乘 top
原文地址:https://www.cnblogs.com/veaxen/p/9185581.html