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【递归、搜索和回溯】递归、搜索和回溯介绍及递归类算法例题

news 来源：原创 2025/8/5 14:51:07

个人主页 ： zxctscl
专栏 【C++】、 【C语言】、 【Linux】、 【数据结构】、 【算法】
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文章目录

  • 递归、搜索和回溯
    • 递归
    • 搜索VS 深度优先遍历 VS 深度优先搜索 VS 宽度优先遍历 VS 宽度优先搜索 VS 暴搜
    • 回溯与剪枝
  • 1 面试题 08.06. 汉诺塔问题
    • 1.1 分析
    • 1.2 代码
  • 2 21. 合并两个有序链表
    • 2.1 分析
    • 2.2 代码
    • 2.3 总结
  • 3 206. 反转链表
    • 3.1 分析
    • 3.2 代码
  • 4 24. 两两交换链表中的节点
    • 4.1 分析
    • 4.2 代码
  • 5 50. Pow(x, n)
    • 5.1 分析
    • 5.2 代码

递归、搜索和回溯

搜索是递归的一个分支，回溯是搜索里面的分支。

递归

  1. 什么是递归？
    在数据结构二叉树、快排和归并都有提到
    递归就是函数自己调用自己的情况

  2. 为什么会用到递归
    二叉树的后序遍历：左子树、右子树、根
    在快排中，先选择一个基准元素将数组分成两部分，左边排一下序，右边排一下序
    在归并排序中，选择一个中间点，把数组平分，先让左边排一下序，再让右边排一下序，再把两个有序数组合并
    在这里插入图片描述
    递归的本质：
    主问题->相同的子问题
    子问题->相同的子问题

  3. 如何理解递归
    （1）递归展开的细节图
    （2）二叉树的题目
    （3）宏观看待递归过程：
    一、不要在意递归细节展开图
    二、把递归的函数当成一个黑盒（具体里面如何操作的并不关心，只要能输出结果）
    三、相信这个黑盒一定能完成这个任务
    在这里插入图片描述

  4. 如何写好递归
    （1）先找到相同的子问题->函数头的设计
    （2）只关心某一个子问题是如何解决的->函数体的书写
    （3）注意一下递归函数的出口即可

搜索VS 深度优先遍历 VS 深度优先搜索 VS 宽度优先遍历 VS 宽度优先搜索 VS 暴搜

  1. 深度优先遍历 VS 深度优先搜索->dfs
    宽度优先遍历 VS 宽度优先搜索->bfs
    一定程度上等同
    遍历是形式，目的是搜索
    在这里插入图片描述

  2. 关系图
    暴力枚举一遍所有的结果
    搜索（也叫暴搜）分为两种：dfs、 bfs
    递归主要是dfs

  3. 拓展搜索问题
    全排列 树状图
    在这里插入图片描述

回溯与剪枝

  1. 回溯
    回溯本质就是深搜

1 面试题 08.06. 汉诺塔问题

在这里插入图片描述

1.1 分析

  1. 题目解析
    中间摆放的时候必须是小盘子在大盘子的上面

  2. 算法原理
    （1）如何解决汉洛塔问题？
    当N=1，直接把A上面的盘子放到C上。
    当N=2，想要把最大的盘子放到C上，此时先得把上面的小盘子放到B上，当把A剩下的大盘子直接移动到C上后，再将B上的小盘子放到C上。
    当N=3时候，首先把A最下面盘子移动到C，前提就得将A上面的2个盘子放到B上（就像N=2时，把上面两个盘子借助C移到B上）再将A最下面的盘子放到C上，最后把B上的盘子移到C上。
    当N=4时，首先把A最下面盘子移动到C，前提就得将A上面的3个盘子（当做一个整体）放到B上（就像N=3时，把上面两个盘子借助C移到B上）再将A最下面的盘子放到C上，最后把B上的盘子移到C上。
    …
    当N=n，也同样是首先把A最下面盘子移动到C，前提就得将A上面的n-1个盘子（当做一个整体）放到B上（就像N=n-1时，把上面两个盘子借助C移到B上）再将A最下面的盘子放到C上，最后把B上的盘子移到C上。

在这里插入图片描述
（2）为什么用递归？
大问题->相同问题的子问题
子问题->相同问题的子问题

（3）如何编写递归代码？
一、重复子问题->函数头
先把X柱子上的盘子，借助Y柱子，转移到Z柱子上
需要三个柱子，还有盘子的数量，就需要传四个参数

void dfs(X,Y,Z,int n)

二、只关心某一个子问题在做什么->函数体
（1）将X上面n-1盘子，借助Z，转移到Y上dfs(X,Z,Y,n-1)
（2）把A最下面盘子移到Z上
（3）再将Y上n-1个盘子借助X移到Z上dfs(Y,X,Z,n-1)
在这里插入图片描述

三、递归出口
当N=1时，把X上盘子放到Z上
在这里插入图片描述

  1. 编写代码

  2. 递归的细节展开图
    在这里插入图片描述

1.2 代码

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);C.push_back(A.back());A.pop_back();dfs(B,A,C,n-1);}
};

2 21. 合并两个有序链表

在这里插入图片描述

2.1 分析

算法原理
解法：递归

两个链表都是升序，找两个链表头结点中较小的节点作为返回的头节点。
当选择头节点之后，就是将剩下的两个链表合并
在这里插入图片描述

（1）重复子问题->函数头
合并两个有序链表 Node*dfs(l1,l2)

（2）只关心某一个子问题在做什么事情->函数体的设计
一、比大小
二、如果l1较小 ：l1->next=dfs(l1->next,l2)
三、return l1

（3）递归出口

谁为空返回另一个

在这里插入图片描述

2.2 代码

/*** 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* list1, ListNode* list2){if(list1==nullptr)return list2;if(list2==nullptr)return list1;if(list1->val<=list2->val){list1->next=mergeTwoLists(list1->next,list2);return list1;}else{list2->next=mergeTwoLists(list1,list2->next);return list2;}}};

2.3 总结

  1. 递归VS循环 什么时候用循环舒服？什么时候用递归舒服？
    递归和循环都是重复子问题，递归和循环之间可以相互转换

递归图越复杂，递归就越舒服

  1. 递归VS深搜
    递归展开图，其实就是对一棵树做一次深度优先搜索遍历（dfs）
    在这里插入图片描述

3 206. 反转链表

在这里插入图片描述

3.1 分析

解法：递归

第一个视角：从宏观角度

  1. 把当前节点后面链表先逆置，并且把头结点返回；
  2. 把当前节点添加到逆置链表的后面
  3. 当遇到null就返回
    在这里插入图片描述

第二个视角：将链表看成一棵树
先找到叶子结点，再返回
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3.2 代码

/*** 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;}
};

4 24. 两两交换链表中的节点

在这里插入图片描述

4.1 分析

解法：递归
视角：从宏观角度看待递归

想要两两逆置，把后面的那堆先两两逆置一下，后面的调用完dfs后，再返回后面部分的头结点，再把前面两个交换一下，把交换后的连起来。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

4.2 代码

/*** 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;ListNode* tmp = swapPairs(head->next->next);ListNode* ret = head->next;head->next->next = head;head->next = tmp;return ret;}
};

5 50. Pow(x, n)

在这里插入图片描述

5.1 分析

解法：一、暴力循环
对于太大的幂是会超时的

二、快速幂
实现快速幂：（1）递归（2）循环

这里用递归

如果快速得到3的16次方，得到3的8次方就行，要3的8次方得到3的4次方就行，要得到3的4次方，得到3的2次方就行，要得到3，就直接3乘1就行。这里时间复杂度就是logN

那么如果除不进时，21/2除不进，就能可以分为3的10次方乘3的10次方再乘3就行，一直这样
在这里插入图片描述

（1）重复子问题->函数头

int pow(x,n)

（2）只关心某一个子问题在做什么事情->函数体的设计
先求出n/2的次方是多少: tmp=pow(x,n/2)
再判断一下n/2能不能整除，不能整除再成上x：return n%2==0?tmp*tmp*x

（3）递归出口
如果n等于0，就返回1

细节问题：

  1. n可能是负数
    要提前把负数转成正数，再用1除一下
    在这里插入图片描述

  2. n可能是-2^31
    -2^31负数太大，转成正数会存不下，int正整数最大是2^31-1
    可以提前把n的类型强转为long long
    在这里插入图片描述

5.2 代码

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, int n){if(n==0)return 1.0;double tmp=pow(x,n/2);return n%2==0?tmp*tmp:tmp*tmp*x; }
};

有问题请指出，大家一起进步！！！

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编程日记 2025/8/1 5:18:55

PostgreSQL 表空间占用分析与执行计划详解

PostgreSQL 表空间占用分析与执行计划详解 引言 在数据库管理和优化中&#xff0c;了解表占用的空间大小以及查询的执行计划是至关重要的。本文将详细介绍如何在 PostgreSQL 中查看普通表和分区表的空间占用情况&#xff0c;以及如何分析和解读执行计划。 一、查看表空间占用 …...

编程日记 2025/8/1 5:18:53

robotframe启动ride.py

我的双击ride.py会自动用pycharm打开&#xff0c;变成代码文件 解决方法&#xff1a;定位到ride.py所在文件夹&#xff08;在anaconda的scripts里面&#xff09;&#xff0c;文件夹上方输入cmd 再输入该命令即可...

编程日记 2025/8/1 5:18:51

通过Linux系统服务管理IoTDB集群的高效方法

IoTDB是一款专为工业物联网领域设计的高性能时间序列数据库。在生产环境中&#xff0c;确保IoTDB集群的稳定运行至关重要。本文将介绍如何利用Linux系统服务来管理IoTDB集群&#xff0c;以实现高效的启动、监控和自动重启。 一、基本配置与环境需求 为了解决传统IoTDB启动方式…...

编程日记 2025/8/1 5:18:49

机器学习-数据集划分和特征工程

一.数据集划分 API函数&#xff1a; sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays&#xff0c;**options) 参数&#xff1a; - arrays&#xff1a;多个数组&#xff0c;可以是列表&#xff0c;numpy数组&#xff0c;也可以是dataframe数据框等 - options&#xff1a;&…...

编程日记 2025/8/1 5:18:48

LDO与DCDC总结

目录 1. 工作原理 2. 性能对比 3. 选型关键因素 4. 典型应用 总结 1. 工作原理 LDO LDO通过线性调节方式实现降压&#xff0c;输入电压需略高于输出电压&#xff08;压差通常为0.2-2V&#xff09;&#xff0c;利用内部PMOS管或PNP三极管调整压差以稳定输出电压。其结构简单…...

编程日记 2025/8/1 5:18:46

5 种距离算法总结！！

大家好&#xff01;我是 我不是小upper&#xff5e; 今天&#xff0c;咱们聚焦一个在机器学习领域极为关键、在实际项目中也高频使用的主题 ——距离算法。在机器学习的世界里&#xff0c;距离算法就像是一把 “度量尺”&#xff0c;专门用来衡量数据点之间的相似性或差异性。…...

编程日记 2025/8/1 5:18:44

【leetcode100】最长重复子数组

1、题目描述 给两个整数数组 nums1 和 nums2 &#xff0c;返回 两个数组中 公共的 、长度最长的子数组的长度 。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;nums1 [1,2,3,2,1], nums2 [3,2,1,4,7] 输出&#xff1a;3 解释&#xff1a;长度最长的公共子数组是 [3,2,1] 。示例 2&…...

编程日记 2025/8/1 5:18:42

独立自主的网络浏览器——Ladybird

独立自主的网络浏览器——Ladybird 随着互联网技术的飞速发展&#xff0c;浏览器作为人们探索网络世界的窗口&#xff0c;其技术创新和安全措施至关重要。然而&#xff0c;市场上绝大多数浏览器都是基于现有的成熟引擎进行开发&#xff0c;如何创新突破&#xff0c;成为一个独…...

编程日记 2025/8/1 5:18:40

强化学习三大基本方法-DP、MC、TD

强化学习进阶 本文主要讲解 动态规划法&#xff08;Dynamic Programming DP&#xff09;蒙特卡洛法&#xff08;Monte Carlo MC&#xff09;时序差分法&#xff08;Temporal Difference TD&#xff09; 1. 动态规划法 1.1 动态规划概念 动态规划核心思想&#xff1a; 其核心…...

编程日记 2025/8/1 5:18:38

【数据结构】1. 时间/空间复杂度

- 第 95 篇 - Date: 2025 - 05 - 09 Author: 郑龙浩/仟墨 【数据结构 】 文章目录 数据结构 - 1 -了解数据结构与算法1 什么是数据结构2 什么是算法3 数据结构的重要性&#xff1f; 一 时间复杂度_空间复杂度1 时间复杂度① 表示方法② 推导大 O 的规则:③ **代码示例 ** 2 空…...

编程日记 2025/8/1 5:18:36

k8s存储类型：emptyDir、hostPath、nfs、pvc及存储类storageclass的静态/动态创建pv

Kubernetes存储类型详解 Kubernetes&#xff08;K8s&#xff09;提供了多种存储类型&#xff0c;满足不同的存储需求。这些存储类型包括 emptyDir、hostPath、nfs、PersistentVolumeClaim&#xff08;PVC&#xff09;以及存储类&#xff08;StorageClass&#xff09;的静态和动…...

编程日记 2025/8/1 3:06:23

TRAE 配置blender MCP AI自动3D建模

BlenderMCP - Blender模型上下文协议集成 BlenderMCP通过模型上下文协议(MCP)将Blender连接到Claude AI&#xff0c;允许Claude直接与Blender交互并控制Blender。这种集成实现了即时辅助的3D建模、场景创建和操纵。 1.第一步下载 MCP插件(addon.py):Blender插件&#xff0c;在…...

编程日记 2025/8/1 3:06:21