一.递归函数 在函数内部,可以调用其他函数,如果一个函数在内部调用本身,这个函数就是递归函数 1.递归的基本原理: 每一次函数调用都会有一次返回．当程序流执行到某一级递归的结尾处时,它会转移到前一级递归继续执行(调用本身函数) 递归函数中,位于递归调用前的语句和各级被调函数具有相同的顺序 虽然每一级递归有自己的变量,但是函数代码并不会得到复制 递归函数中必须包含可以终止递归调用的语句 举例: >>> def fun2(i): ... r = fun2(i+1) ... return r

刚刚开始学习python,按照廖雪峰的网站看的,当前看到了函数这一节.结合数组操作,写了个非递归的全排列生成.原理是插入法,也就是在一个有n个元素的已有排列中,后加入的元素,依次在前,中,后的每一个位置插入,生成n+1个新的全排列.因为Python切割数组或者字符串,以及合并比较方便,所以,程序会节省很多代码. def getArrayInsertCharToStr(STR,CHAR): arr =[] s_len = len(STR) index =0 while index <= s_len

class Queue: def __init__(self,max_size): self.max_size = int(max_size) self.queue = [] def put(self,data): if self.max_size > 0: if self.full(): raise ValueError('Queue is full!') else: self._put(data) def get(self): if self._queue_size() > 0: resu

leetcode 145. Binary Tree Postorder Traversal 思路一: 使用一个栈stack保存经过的根结点,另一个栈flag保存每个结点的右子树是否遍历: 如果根结点存在,结点入栈,并把结点的右子树遍历结果置为0,代表没遍历: 把root指向左子树: 如果栈不为空,判断栈顶元素右子树是否存在以及是否已经遍历,如果存在并且没有遍历,则把root指向右子树:否则,结点出栈,并且把结点的右子树遍历标志出栈: 重复2-4直到栈空或者root不存在. 这是第一个一下想到的思

class Queue: def __init__(self,max_size): self.max_size = int(max_size) self.queue = [] def put(self,data): if self.max_size > 0: if self.full(): raise ValueError('Queue is full!') else: self._put(data) def get(self): if self._queue_size() > 0: resu

代码如下: # coding=utf-8 class myNode(object): def __init__(self, data=-1, lchild=None, rchild=None): self.data = data self.lchild = lchild self.rchild = rchild class BTTree(object): def __init__(self): self.root = None # 建立二叉树是以层序遍历方式输入,节点不存在时以 'None' 表

class graph: def __init__(self,value): self.value=value self.neighbors=None # 图的广度优先遍历 # 1.利用队列实现 # 2.从源节点开始依次按照宽度进队列,然后弹出 # 3.每弹出一个节点,就把该节点所有没有进过队列的邻接点放入队列 # 4.直到队列变空 from queue import Queue def bfs(node): if node is None: return queue = Queue() nod

递归代码:递归实现很简单 '二叉树结点类' class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None '列表创建二叉树' def listcreattree(root,llist,i):###用列表递归创建二叉树, #它其实创建过程也是从根开始a开始,创左子树b,再创b的左子树,如果b的左子树为空,返回none. #再接着创建b的右子树, if i<len(llist): if l

1.题目描述 大家都知道斐波那契数列,现在要求输入一个整数n,请你输出斐波那契数列的第n项(从0开始,第0项为0). 递归实现: class Solution(): def Fibnacci(self,n): if n <= 0: return 0 if n == 1: return 1 return self.Fibnacci(n-1) + self.Fibnacci(n-2) 非递归实现: def Fibnacci(n): result = [0,1] if n <= 1: return

前面我们介绍了队列.堆栈.链表,你亲自动手实践了吗?今天我们来到了树的部分,树在数据结构中是非常重要的一部分,树的应用有很多很多,树的种类也有很多很多,今天我们就先来创建一个普通的树.其他各种各样的树将来我将会一一为大家介绍,记得关注我的文章哦~ 首先,树的形状就是类似这个样子的: 它最顶上面的点叫做树的根节点,一棵树也只能有一个根节点,在节点下面可以有多个子节点,子节点的数量,我们这里不做要求,而没有子节点的节点叫做叶子节点. 好,关于树的基本概念就介绍到这里了,话多千遍不如动手做一遍,接下来

假设一对幼年兔子需要一个月长成成年兔子,一对成年兔子一个月后每个月都可以繁衍出一对新的幼年兔子(即兔子诞生两个月后开始繁殖).不考虑死亡的情况,问第 N 个月时共有多少对兔子? 结果前几个月的兔子数量为:1,1,2,3,5,8,13,21,34....... 发现规律:从第三个月开始,每个月的兔子数量为上个月与上上个月的兔子数量之和. 非递归: #p6_7.py #兔子问题 def fab(n): a1=1 a2=1 a3=1 if n<1: print('输入有误') return -1 wh

二叉树的遍历分为广度优先遍历和深度优先遍历 广度优先遍历(breadth first traversal):又称层次遍历,从树的根节点(root)开始,从上到下从从左到右遍历整个树的节点. 深度优先遍历(depth first traversal):对于一颗二叉树,深度优先遍历是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支.深度优先遍历有重要的三种方法.这三种方式常被用于访问树的节点,它们之间的不同在于访问每个节点的次序不同.这三种遍历分别叫做先序遍历(preorder):根节点->左子树-

排序算法是数据结构中的经典算法知识点,也是笔试面试中经常考察的问题,平常学的不扎实笔试时候容易出洋相,回来恶补,尤其是碰到递归很可能被问到怎么用非递归实现... package sort; import java.util.Stack; public class SortTest { /** * 插入排序 * @param a */ public static void insertSort(int[] a){ if(a!=null){ int temp,j; for(int i=1;i<a.l

在上面一篇博客当中,我们发现普通查找和排序查找的性能差别很大.作为一个100万的数据,如果使用普通的查找方法,那么每一个数据查找平均下来就要几十万次,那么二分法的查找呢,20多次就可以搞定.这中间的差别是非常明显的.既然排序有这么好的效果,那么这篇博客中,我们就对排序算做一个总结. 按照我个人的理解,排序可以分为两种:一种是非递归排序,它主要按照非递归的方法对数据进行排序,也就是说主要数据的移位和循环来完成:另外一种就是递归方法,我们在排列当前数据的时候首先把子数据排列有序,然后才会排列当前的数

递归一个通俗的解释就是,在函数中调用函数本身:伪代码如下: In [31]: def fun(): ....: fun() # 这个递归没有任何作用,只是为了说明什么是递归 递归(Recursion),在数学与计算机科学中,是指在函数的定义中使用函数自身的方法. 在使用递归时,需要注意以下几点: 递归就是在过程或函数里调用自身 必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口. 注意: 切勿忘记递归出口,避免函数无限调用. 使用递归计算的一些方法 第一个阶乘: 阶乘的定义: 1的阶乘是1 大于1的树n

递归 是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象.在计算机编程里,递归指的是一个过程:函数不断引用自身,直到引用的对象已知.使用递归解决问题,思路清晰,代码少.但是在主流高级语言中(如C语言.Pascal语言等)使用递归算法要耗用更多的栈空间,所以在堆栈尺寸受限制时(如嵌入式系统或者内核态编程),应避免采用.所有的递归算法都可以改写成与之等价的非递归算法. 什么是函数递归 函数的递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式,特殊在调用一个函数的过程中又直接或者间接地调用了该函

    本人由于近期工作用到了一些排序算法.就把几个简单的排序算法.想冒泡排序,选择排序,插入排序.奇偶排序和高速排序等整理了出来,代码用C#代码实现,而且通过了測试.希望能给大家提供參考.     1.冒泡排序        冒泡排序,是指计算机的一种排序算法,它的时间复杂度是O(n^2),尽管不及堆排序和高速排序时间复杂度为O(nlogn,底数为2).可是有两个长处:1:编程复杂度低.非常easy实现:2 是具有稳定性,这里的稳定性是指源序列中同样元素的相对顺序仍然保持到排序后的顺序,而堆排

/*快排 -  递归实现nlogn*//*原理:    快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进.    快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出.它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列.*//*QuickSort_getKey:选取首元素.中间元素.尾元素这3个元素中间大小的元素,作为Key *

RuntimeError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 大意是调用 Python 对象时超出最大深度限制 Python的递归深度 Python语言默认的递归深度是很有限的,当递归深度超过值的时候,就会引发RuntimeError异常. Python专门设置的一种机制用来防止无限递归造成Python溢出,这个值理论上1000,实际运行时在900多次时就会报错. 解决方法 最大递归次数是可以重新调整的.

目录 1 问题描述 2 解决方案  2.1 递归法 2.2 非递归法 1 问题描述 Simulate the movement of the Towers of Hanoi Puzzle; Bonus is possible for using animation. e.g. if n = 2 ; A→B ; A→C ; B→C; if n = 3; A→C ; A→B ; C→B ; A→C ; B→A ; B→C ; A→C; 翻译:模拟汉诺塔问题的移动规则:获得奖励的移动方法还是有可能的.

翻转链表作为,链表的常用操作,也是面试常遇到的. 分析非递归分析: 非递归用的小技巧比较多,很容易出错. 递归分析比较简单,在代码里面 代码: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef int elemtype; typedef struct node{ elemtype element; struct node*next;//写成node* next;node * next;node *next;也是可以的,为了方便阅读,以后统一写