【递归、搜索与回溯算法】第一节.初识递归、搜索与回溯算法

news2024/11/16 1:56:38

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系列专栏:递归、搜索与回溯算法

每日一句:人的一生,可以有所作为的时机只有一次,那就是现在!!!!!

文章目录

前言

一、递归算法

1.1 什么是递归?

1.2 为什么会用到递归?

1.3 如何理解递归?

1.4 如何写好一个递归?

二、搜索算法

2.1 深度优先遍历vs深度优先搜索

2.2 宽度优先遍历vs宽度优先搜索

2.3 扩展搜索问题 

三、回溯算法

总结



前言

今天我们将进入到递归,搜索,回溯算法,这些算法在我们笔试中非常重要,必须要熟练掌握,本节内容主要带着认识一下这些算法,了解其本质,后面会有很多例题来巩固这些算法!!!!


一、递归算法

1.1 什么是递归?

我们要学会递归算法的使用,首先要了解它是什么,才能更好的掌握和使用它。

简而言之,递归:函数自己调用自己的情况;直到碰到终止条件,返回结果的过程。


递归可以看作两个过程,分别是递和归。

递就是原问题把要计算的结果传给子问题;

归则是子问题求出结果后,把结果层层返回原问题的过程。


1.2 为什么会用到递归?

递归的本质:

主问题可以推出与主问题相同的子问题;

子问题又可以继续推出与子问题相同的子子问题;


实例图示说明:

(1)二叉树的遍历:

(2)快速排序算法

(3)归并排序算法


1.3 如何理解递归?

第一步:递归展开细节图;

归并排序举例:

递归展开图(int arr[] = { 7,5,6,3,9,8,2,1,4,5 };)


第二步:二叉树的递归;

二叉树递归举例:

先简单的定义一个 二叉树;

像这样的二叉树: 


第三步:宏观看待递归过程(重要)

(1)不要在意递归的细节展开图;

(2)把递归当成一个黑盒;

(3)相信这个黑盒一定能完成这个任务;


1.4 如何写好一个递归?

第一步:

先找一下是否有和主问题相同的子问题!!!!!----->  关系到函数头的设计;


第二步:

只需要关心某一个子问题是如何解决即可!!!!-----> 关系到函数体的书写;


第三步:

最后再注意一下递归函数的出口即可;


代码示例说明:

(1)二叉树的递归:

代码实现:

//二叉树的后续遍历
void dfs(TreeNode* root){

//递归的返回条件
if(root == null)
return;

//先递归遍历左子树
dfs(root.left);
//再递归遍历右子树
dfs(root.right);
//最后遍历根结点
printf(root.value);

}

(2)归并排序:

代码实现:

void merge(nums,int left,int right){
//细节:出口;
if(left >= right){

int mid = (left+right)/2;
merge(nums,left,mid);
merge(nums,mid+1,right);
//合并两个有序数组
}

二、搜索算法

2.1 深度优先遍历vs深度优先搜索

深度优先遍历(深度优先搜索):一条路走到黑,走到不能继续走的时候就返回;

两者实际是一样的概念;而不同的是:

遍历是形式;搜索是目的;

图示说明:


2.2 宽度优先遍历vs宽度优先搜索

宽度优先遍历(深度优先搜索):又叫层次遍历从上往下对每一层依次访问,在每一层中,从左往右(也可以从右往左)访问结点,访问完一层就进入下一层,直到没有结点可以访问为止

两者实际是一样的概念;而不同的是:

遍历是形式;搜索是目的;


图示说明:


2.3 扩展搜索问题 

搜索方式,不仅仅局限于二叉树,图类等;还可以对于一些全排列,如果列举问题能用决策树的图示表示出来,依然可以用搜索来解决问题;


三、回溯算法

回溯算法定义:

回溯算法也叫试探法,它是一种系统地搜索问题的解的方法。一个典型的应用是走迷宫问题,当我们走一个迷宫时,如果无路可走了,那么我们就可以退一步,再在其他的路上尝试一步,如果还是无路可走,那么就再退一步,尝试新的路,直到走到终点或者退回到原点。


回溯的本质回溯的本质就是深搜;

图示说明:

总结

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