【递归回溯与搜索算法篇】算法的镜花水月:在无尽的自我倒影中,递归步步生花

news2024/11/14 10:24:24

文章目录

  • 递归回溯搜索专题(一):递归
    • 前言
    • 第一章:递归基础及应用
      • 1.1 汉诺塔问题(easy)
        • 解法(递归)
        • C++ 代码实现
        • 时间复杂度和空间复杂度
        • 易错点提示
      • 1.2 合并两个有序链表(easy)
        • 解法(递归)
        • C++ 代码实现
        • 易错点提示:
        • 时间复杂度和空间复杂度:
      • 1.3 反转链表(easy)
        • 解法(递归)
        • C++ 代码实现
        • 易错点提示:
        • 时间复杂度和空间复杂度:
      • 1.4 两两交换链表中的节点(medium)
        • 解法(递归)
        • C++ 代码实现
        • 易错点提示
        • 时间复杂度和空间复杂度:
      • 1.5 Pow(x, n) - 快速幂(medium)
        • 解法(递归 - 快速幂)
        • C++ 代码实现
        • 易错点提示
        • 时间复杂度和空间复杂度
    • 写在最后
      • 总结:递归解题的核心思路
      • 一般的递归求解过程
      • 五道题的递归应用分析

递归回溯搜索专题(一):递归

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前言

在编程的世界中,递归就像是一扇通往无限的门,你站在门前,可以看到镜中无数的自己。它的力量在于用简单的重复动作,解决复杂的结构问题。这篇文章将带你走进递归的世界,帮助你掌握这一强大且充满魔力的工具。我们会逐步拆解递归的基本概念,通过具体的题目来深入理解它的精髓。


第一章:递归基础及应用

1.1 汉诺塔问题(easy)

题目链接:面试题 08.06 汉诺塔问题

题目描述

在经典汉诺塔问题中,有 3 根柱子和 N 个不同大小的穿孔圆盘。圆盘可以滑入任意一根柱子。初始状态下,所有圆盘自上而下按升序叠在第一根柱子上,任务是将所有圆盘从第一根柱子移到最后一根柱子,满足以下限制:

  1. 每次只能移动一个圆盘。
  2. 盘子只能从柱子顶端滑出,移到下一根柱子。
  3. 盘子只能叠在比它大的盘子上。

示例1

  • 输入:A = [2, 1, 0], B = [], C = []
  • 输出:C = [2, 1, 0]

示例2

  • 输入:A = [1, 0], B = [], C = []
  • 输出:C = [1, 0]

提示:A 中盘子的数目不大于 14 个。


解法(递归)

算法思路

汉诺塔是递归的经典题目,我们可以从最简单的情况入手:

  • 假设 n = 1,只有一个盘子,直接把它从 A 移到 C 即可;
  • 如果 n = 2,我们需要借助 B 柱完成三步操作:
    1. 把小盘子从 A 移到 B;
    2. 把大盘子从 A 移到 C;
    3. 再把小盘子从 B 移到 C。

对于 n > 2,我们需要将 A 上面的 n-1 个盘子移动到 B,再将最大的盘子移动到 C,最后把 B 上的 n-1 个盘子移动到 C。递归就是不断把问题缩小到 n = 1 的情况。

为了帮助更好地理解汉诺塔问题,可以使用以下动画演示,展示了盘子如何一步步从起始柱移动到目标柱:

在这里插入图片描述

动图讲解

动图中展示了汉诺塔的移动过程,可以看到每一步的移动都是将问题拆分成子问题,先解决上方的小盘子,再移动大盘子,最后再将小盘子放到目标位置。这种“拆解-解决-合并”的思路就是递归的核心。


C++ 代码实现

递归函数设计:

class Solution {
public:
    void hanota(vector<int>& A, vector<int>& B, vector<int>& C) {
        dfs(A, B, C, A.size());
    }

    void dfs(vector<int>& A, vector<int>& B, vector<int>& C, int n) {
        if (n == 1) {
            C.push_back(A.back());
            A.pop_back();
            return;
        }
        dfs(A, C, B, n - 1);   // Step 1: 将 A 上面的 n-1 个盘子移到 B
        C.push_back(A.back()); // Step 2: 将 A 上的最大盘子移到 C
        A.pop_back();
        dfs(B, A, C, n - 1); // Step 3: 将 B 上的 n-1 个盘子移到 C
    }
};

算法讲解

  1. 当 n = 1 时,直接将 A 顶部的盘子移动到 C。
  2. 当 n > 1 时,首先递归地将 A 顶部的 n-1 个盘子移到 B,然后将 A 顶部的一个盘子移到 C,最后将 B 上的 n-1 个盘子移到 C。

详细步骤举例

  • 对于 n = 3 的情况:
    1. 将 A 上的 2 个盘子移到 B(递归调用)。
    2. 将 A 上剩下的最大盘子移到 C。
    3. 将 B 上的 2 个盘子移到 C(递归调用)。

每一步的操作都严格遵循递归的逻辑,先处理子问题,再处理当前问题,最后合并结果。


时间复杂度和空间复杂度
  • 时间复杂度

    • 汉诺塔问题的时间复杂度为 O(2^n)。
    • 递推关系为 T(n) = 2T(n-1) + 1,通过递归不断展开可得到 T(n) = 2^n - 1,因此时间复杂度为 O(2^n)。这是由于每个盘子的移动都依赖于之前所有的盘子,每次递归拆分问题的数量呈指数级增长。
  • 空间复杂度

    • 空间复杂度为 O(n),主要来自递归调用栈的深度。每一次递归调用都会占用栈空间,最大递归深度为 n,因此空间复杂度为 O(n)。

易错点提示
  1. 递归的终止条件

    • 一定要确保在 n = 1 时停止递归,否则会陷入死循环。递归的终止条件是递归正确执行的关键。
  2. 参数顺序

    • 在递归调用中,要注意 A、B、C 的顺序变化,确保每次调用的目标柱子和辅助柱子正确。
  3. 理解递归的分治思想

    • 每次递归调用都是将问题缩小为一个规模更小的子问题,直到无法再缩小。分治思想是递归解决复杂问题的核心理念。
  4. 递归调用的顺序

    • 先处理子问题,再处理当前步骤,最后再处理另一个子问题,顺序不可颠倒。
  5. 递归栈的深度控制

    • 如果递归层数太深,可能会导致栈溢出。因此在处理较大的 n 值时要格外注意递归的深度,考虑优化或改为迭代解决方案。

1.2 合并两个有序链表(easy)

题目链接:21. 合并两个有序链表

题目描述

将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。

示例1

  • 输入:l1 = [1, 2, 4], l2 = [1, 3, 4]
  • 输出:[1, 1, 2, 3, 4, 4]

示例2

  • 输入:l1 = [], l2 = []
  • 输出:[]

示例3

  • 输入:l1 = [], l2 = [0]
  • 输出:[0]

提示

  • 两个链表的节点数目范围是 [0, 50]
  • -100 <= Node.val <= 100
  • l1l2 均按非递减顺序排列

解法(递归)

算法思路

  1. 递归函数的含义:交给你两个链表的头节点,你帮我把它们合并起来,并且返回合并后的头节点。
  2. 函数体:选择两个头节点中较小的节点作为最终合并后的头节点,然后将剩下的链表交给递归函数去处理。
  3. 递归出口:当某一个链表为空的时候,返回另外一个链表。

注意:链表的题目一定要画图,搞清楚指针的操作!
在这里插入图片描述

C++ 代码实现
/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode() : val(0), next(nullptr) {}
 *     ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}
 *     ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* mergeTwoLists(ListNode* l1, ListNode* l2) {
        if (l1 == nullptr) return l2;
        if (l2 == nullptr) return l1;

        if (l1->val <= l2->val) {
            l1->next = mergeTwoLists(l1->next, l2);
            return l1;
        } else {
            l2->next = mergeTwoLists(l1, l2->next);
            return l2;
        }
    }
};

易错点提示:
  1. 递归的出口

    • 一定要处理好链表为空的情况,这是递归的出口条件。只有当某一个链表为空时,才能返回另一个链表。
  2. 理解指针的变化

    • 画出链表的指针图,可以帮助理解链表节点的变化以及递归过程中指针如何调整。链表指针的递归合并涉及指针的不断改变,清晰的画图可以有效避免混乱。
  3. 递归函数的设计

    • 递归函数的核心是不断比较两个链表的头节点,选择较小的节点作为合并后的链表的当前节点,并递归处理剩余部分。

时间复杂度和空间复杂度:
  • 时间复杂度

    • O(n + m),其中 n 和 m 分别是两个链表的长度。需要遍历两个链表的所有节点才能完成合并。
  • 空间复杂度

    • O(n + m),递归的深度取决于两个链表的长度。在最坏情况下,递归调用的深度为 n + m,因此空间复杂度为 O(n + m)。

1.3 反转链表(easy)

题目链接:206. 反转链表

题目描述

给你单链表的头节点 head,请你反转链表,并返回反转后的链表。

示例1

  • 输入:head = [1, 2, 3, 4, 5]
  • 输出:[5, 4, 3, 2, 1]

示例2

  • 输入:head = [1, 2]
  • 输出:[2, 1]

示例3

  • 输入:head = []
  • 输出:[]

提示

  • 链表中节点的数目范围是 [0, 5000]
  • -5000 <= Node.val <= 5000

进阶:链表可以选用迭代或递归方式完成反转。你能否用两种方法解决这道题?


解法(递归)

算法思路

  1. 递归函数的含义:交给你一个链表的头指针,你帮我逆序之后,返回逆序后的头节点。
  2. 函数体:先把当前节点之后的链表逆序,逆序完之后,把当前节点添加到逆序后的链表后面即可。
  3. 递归出口:当前节点为空或者当前只有一个节点的时候,不用逆序,直接返回。

注意:链表的题目一定要画图,搞清楚指针的操作!

在这里插入图片描述


C++ 代码实现
/*
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode() : val(0), next(nullptr) {}
 *     ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}
 *     ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* reverseList(ListNode* head) {
        if (head == nullptr || head->next == nullptr) return head;
        ListNode* newHead = reverseList(head->next);
        head->next->next = head;
        head->next = nullptr;
        return newHead;
    }
};

易错点提示:
  1. 递归的出口

    • 当链表为空或者只有一个节点时,不需要再进行反转,直接返回。这是递归的基础条件。
  2. 指针操作理解

    • 需要注意指针的操作:head->next->next = head 这一步是将当前节点接在逆序链表的后面,同时要断开当前节点的 next(即 head->next = nullptr),否则会产生环。

时间复杂度和空间复杂度:
  • 时间复杂度

    • O(n),其中 n 是链表的长度。每个节点遍历一次。
  • 空间复杂度

    • O(n),递归调用的深度为 n,因此需要 O(n) 的栈空间。

1.4 两两交换链表中的节点(medium)

题目链接:24. 两两交换链表中的节点

题目描述

给你一个链表,两两交换其中相邻的节点,并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题(即,只能进行节点交换)。

示例1

  • 输入:head = [1,2,3,4]
  • 输出:[2,1,4,3]

在这里插入图片描述

示例2

  • 输入:head = []
  • 输出:[]

示例3

  • 输入:head = [1]
  • 输出:[1]

提示

  • 链表中节点的数目在范围 [0, 100] 内。
  • 0 <= Node.val <= 100

解法(递归)

算法思路

  1. 递归函数的含义:给定一个链表,将其两两交换,并返回交换后的头结点。
  2. 函数体:先处理第二个节点后的链表,得到其交换后的头节点,然后将当前两个节点交换并连接到后面处理后的链表。
  3. 递归出口:当当前节点为空或者只有一个节点时,不需要交换,直接返回当前节点。

注意:链表的题目一定要画图,确保理解指针的操作。


C++ 代码实现
/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode() : val(0), next(nullptr) {}
 *     ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}
 *     ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* swapPairs(ListNode* head) {
        if (head == nullptr || head->next == nullptr) return head;
        
        auto nextPair = swapPairs(head->next->next);  // 处理后面的链表
        auto newHead = head->next;                    // 第二个节点作为新头节点
        newHead->next = head;                         // 交换当前两个节点
        head->next = nextPair;                        // 连接到后面交换后的链表
        
        return newHead;
    }
};

易错点提示
  1. 递归的出口

    • 当链表为空或只剩一个节点时,不需要进行交换操作。这是递归的基础条件。
  2. 指针操作

    • 需要注意指针的正确连接顺序。newHead->next = head 将当前两个节点交换;head->next = nextPair 将交换后的头节点连接到后面处理后的链表。

时间复杂度和空间复杂度:
  • 时间复杂度:O(n),其中 n 是链表的长度。每次递归处理两个节点,共递归 n/2 次。
  • 空间复杂度:O(n),递归深度为 n/2。

1.5 Pow(x, n) - 快速幂(medium)

题目链接:50. Pow(x, n)

题目描述

实现 pow(x, n),即计算 x 的整数 n 次幂函数(即,x^n)。

示例1

  • 输入:x = 2.00000, n = 10
  • 输出:1024.00000

示例2

  • 输入:x = 2.10000, n = 3
  • 输出:9.26100

示例3

  • 输入:x = 2.00000, n = -2
  • 输出:0.25000
  • 解释:2^(-2) = 1/2^2 = 1/4 = 0.25

提示

  • -100.0 < x < 100.0
  • -2^31 <= n <= 2^31 - 1
  • n 是一个整数
  • 要么 x 不为零,要么 n > 0
  • -10^4 <= x^n <= 10^4

解法(递归 - 快速幂)

算法思路

  1. 递归函数的含义:计算 x 的 n 次方并返回结果。
  2. 函数体:先求出 x 的 n/2 次方,然后根据 n 的奇偶性来决定最终结果:
    • 如果 n 是偶数,则 x^n = (x^(n/2)) * (x^(n/2))
    • 如果 n 是奇数,则 x^n = (x^(n/2)) * (x^(n/2)) * x
  3. 递归出口:当 n 为 0 时,返回 1,因为任何数的 0 次幂都是 1。

C++ 代码实现
class Solution {
public:
    double myPow(double x, int n) {
        return n < 0 ? 1.0 / pow(x, -(long long)n) : pow(x, n);
    }
    
    double pow(double x, long long n) {
        if (n == 0) return 1.0;
        double temp = pow(x, n / 2);
        return n % 2 == 0 ? temp * temp : temp * temp * x;
    }
};

易错点提示
  1. 处理负指数

    • 当 n 为负数时,将 x^(-n) 转换为 1/(x^n)。为避免溢出,将 n 转换为 long long 型。
  2. 递归出口

    • n == 0 时返回 1。这是递归求幂的基础条件。
  3. 避免重复计算

    • 递归过程中,pow(x, n / 2) 结果保存在 temp 中,减少重复计算。

时间复杂度和空间复杂度
  • 时间复杂度:O(log n),每次递归将 n 减半,因此复杂度为对数级。
  • 空间复杂度:O(log n),递归栈的深度为 O(log n)。

写在最后

总结:递归解题的核心思路

在解决一个规模为 n 的问题时,递归方法的应用通常需要满足以下三个条件:

  1. 可分解性:问题可以划分为规模更小的子问题,并且这些子问题具有与原问题相同的解决方法。即问题具有相同的结构,可以递归处理。

  2. 递推关系:当我们知道规模更小的子问题(如 n - 1)的解时,能够通过递推关系直接计算出规模为 n 的问题的解。这种递推关系能够使得问题逐层缩小。

  3. 基本情况(终止条件):问题存在一个简单的情况,当问题的规模足够小(如 n=0 或 n=1)时,可以直接给出结果,这作为递归的终止条件。


一般的递归求解过程

递归解题的过程通常如下:

  1. 验证是否满足基本情况:检查是否到达递归终止条件,若满足则直接返回结果。

  2. 假设子问题已解决,解决当前问题:通过递归调用,将当前问题划分为规模更小的子问题,并假设子问题可以正确解决,根据子问题的解来解决当前问题。

  3. 递归证明的有效性:从较小规模的情况出发,逐步构建到较大规模的问题,可以使用数学归纳法证明递归的正确性。


五道题的递归应用分析

结合本专题的五道递归问题,我们可以看到不同的递归应用模式:

  1. 汉诺塔问题:在移动 n 个盘子时,将 n-1 个盘子移到中间柱作为子问题,递归解决剩余部分。简单情况为 n=1 时直接移动。

  2. 合并两个有序链表:通过递归合并剩余部分的链表并解决当前头节点。简单情况为某一链表为空时直接返回另一链表。

  3. 反转链表:递归将链表中剩余部分反转,并将当前节点放到反转结果之后。简单情况为链表为空或仅一个节点时直接返回。

  4. 两两交换链表中的节点:递归将后续链表的节点交换,并对当前两个节点进行交换。简单情况为链表为空或仅有一个节点时直接返回。

  5. 快速幂问题:使用递归对幂次进行二分计算,以减少计算次数,递归到 n=0 时返回 1。通过 n 的奇偶判断是否需要乘上额外的 x,从而完成快速幂。

递归是一种强大且高效的编程技巧,能够将复杂的问题化简为小规模的同类问题。使用递归时,确保问题满足可分解性、递推关系和基本情况,并严格控制递归的终止条件,以保证算法的正确性和高效性。


以上就是关于【递归回溯与搜索算法篇】算法的镜花水月:在无尽的自我倒影中,递归步步生花的内容啦,各位大佬有什么问题欢迎在评论区指正,或者私信我也是可以的啦,您的支持是我创作的最大动力!❤️

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方案一&#xff1a;网上盛传的C盘磁盘碎片整理&#x1f9e9;&#xff08;原理&#xff1a;将分散的文件片段整理到相邻的磁盘区域&#xff0c;减少文件的碎片化程度&#xff09;(效果不明显) 方案二&#xff1a;把其他盘的空间给C盘 &#x1f4bd;&#xff08;效果显著&#xf…

echarts-gl 3D柱状图配置

1. 源码 此demo可以直接在echarts的编辑器中运行 option {title: {text: 产量图,textStyle: {color: rgba(255, 255, 255, 1),fontSize: 17},left: center},tooltip: {},legend: {show: false,orient: vertical,x: left,top: 0,right: 20,textStyle: {fontSize: 12}},visualM…

C++笔记---智能指针

1. 什么是智能指针 1.1 RALL设计思想 RAII&#xff08;Resource Acquisition Is Initialization&#xff0c;资源获取即初始化&#xff09;是一种资源管理类的设计思想&#xff0c;广泛应用于C等支持对象导向编程的语言中。它的核心思想是将资源的管理与对象的生命周期紧密绑定…