AJPFX:递归与非递归之间的转化
就以上面的常规表达式为例:
1 # 1 PUSH(OPND,'1')
2 # 1 + PUSH(OPTR,'+')
3 #+ 1 ( PUSH(OPTR,'(')
4 #+( 1 3 PUSH(OPND,'3')
5 #+( 13 - PUSH(OPTR,'-')
6 #+(- 13 2 PUSH(OPND,'2')
7 #+(- 132 ) operate('3','-','2')
8 #+( 11 POP(OPTR){消去一对括号}
9 #+ 11 * PUSH(OPTR,'*')
10 #+* 11 4 PUSH(OPND,'4')
11 #+* 114 / operate('1','*','4')
12 #+ 14 PUSH(OPTR,'/')
12 #+/ 14 2 PUSH(OPND,'2')
13 #+/ 142 # PUSH(OPND,'#')
14 #+/ 142 operate('4','/','2')
15 #+ 12 operate('1','+','2')
16 # 3 return(GetTop(OPND));
有助于理解递归的本质
有助于理解栈,树等数据结构
一般来说,递归时间复杂度和对应的非递归差不多,但是递归的效率是相当低,它主要花费在反复的进栈出栈,各种中断等机制上,更有甚者,在递归求解过程中,某些解会重复的求好几次。
简单递归一般就是根据递归式来找出递推公式,即引入循环、递归调用树来模拟递归
复杂递归一般就是模拟系统处理递归的机制,使用栈或队列等数据结构保存回溯点来求解。
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