递归、搜索与回溯算法:递归

递归
在解决⼀个规模为n的问题时,如果满⾜以下条件,我们可以使⽤递归来解决:
a. 问题可以被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。
b. 当我们知道规模更⼩的⼦问题(规模为 n - 1)的解时,我们可以直接计算出规模为 n 的问题
的解。
c. 存在⼀种简单情况,或者说当问题的规模⾜够⼩时,我们可以直接求解问题。
⼀般的递归求解过程如下:
a. 验证是否满⾜简单情况。
b. 假设较⼩规模的问题已经解决,解决当前问题。
上述步骤可以通过数学归纳法来证明。

例题一

解法(递归):
算法思路:
这是⼀道递归⽅法的经典题⽬,我们可以先从最简单的情况考虑:
假设 n = 1,只有⼀个盘⼦,很简单,直接把它从 A 中拿出来,移到 C 上;
如果 n = 2 呢?这时候我们就要借助 B 了,因为⼩盘⼦必须时刻都在⼤盘⼦上⾯,共需要 3 步(为了⽅便叙述,记 A 中的盘⼦从上到下为 1 号,2 号):
a. 1 号盘⼦放到 B 上;
b. 2 号盘⼦放到 C 上;
c. 1 号盘⼦放到 C 上。
⾄此,C 中的盘⼦从上到下为 1 号, 2 号。
如果 n > 2 呢?这是我们需要⽤到 n = 2 时的策略,将 A 上⾯的两个盘⼦挪到 B 上,再将最⼤的盘⼦挪到 C 上,最后将 B 上的⼩盘⼦挪到 C 上就完成了所有步骤。例如 n = 3 时如下图:
因为 A 中最后处理的是最⼤的盘⼦,所以在移动过程中不存在⼤盘⼦在⼩盘⼦上⾯的情况。
则本题可以被解释为:
1. 对于规模为 n 的问题,我们需要将 A 柱上的 n 个盘⼦移动到C柱上。
2. 规模为 n 的问题可以被拆分为规模为 n-1 的⼦问题:
a. 将 A 柱上的上⾯ n-1 个盘⼦移动到B柱上。
b. 将 A 柱上的最⼤盘⼦移动到 C 柱上,然后将 B 柱上的 n-1 个盘⼦移动到C柱上。
3. 当问题的规模变为 n=1 时,即只有⼀个盘⼦时,我们可以直接将其从 A 柱移动到 C 柱。
需要注意的是,步骤 2.b 考虑的是总体问题中的 ⼦问题b 情况。在处理⼦问题的⼦问题b 时,我们应该将 A 柱中的最上⾯的盘⼦移动到 C 柱,然后再将 B 柱上的盘⼦移动到 C 柱。在处理总体问题的⼦问题b 时,A 柱中的最⼤盘⼦仍然是最上⾯的盘⼦,因此这种做法是通⽤的。
算法流程:
递归函数设计:void hanotaa(vector<int>& A, vector<int>& B, vector<int>& C, int n)
1. 返回值:⽆;
2. 参数:三个柱⼦上的盘⼦,当前需要处理的盘⼦个数(当前问题规模)。
3. 函数作⽤:将 A 中的上⾯ n 个盘⼦挪到 C 中。
递归函数流程:
1. 当前问题规模为 n=1 时,直接将 A 中的最上⾯盘⼦挪到 C 中并返回;
2. 递归将 A 中最上⾯的 n-1 个盘⼦挪到 B 中;
3. 将 A 中最上⾯的⼀个盘⼦挪到 C 中;
4. 将 B 中上⾯ n-1 个盘⼦挪到 C 中。

例题二

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结点,你帮我把它们合并起来,并且返回合并后的头结点;
2. 函数体:选择两个头结点中较⼩的结点作为最终合并后的头结点,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。
注意注意注意:链表的题⼀定要画图,搞清楚指针的操作!

例题三

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,返回逆序后的头结点;
2. 函数体:先把当前结点之后的链表逆序,逆序完之后,把当前结点添加到逆序后的链表后⾯即可;
3. 递归出⼝:当前结点为空或者当前只有⼀个结点的时候,不⽤逆序,直接返回。
注意注意注意:链表的题⼀定要画图,搞清楚指针的操作!

例题四

解法(递归):
算法思路:
1. 递归函数的含义:交给你⼀个链表,将这个链表两两交换⼀下,然后返回交换后的头结点;
2. 函数体:先去处理⼀下第⼆个结点往后的链表,然后再把当前的两个结点交换⼀下,连接上后⾯处理后的链表;
3. 递归出⼝:当前结点为空或者当前只有⼀个结点的时候,不⽤交换,直接返回。
注意注意注意:链表的题⼀定要画图,搞清楚指针的操作!

例题五

解法(递归 - 快速幂):
算法思路:
1. 递归函数的含义:求出 x 的 n 次⽅是多少,然后返回;
2. 函数体:先求出 x 的 n / 2 次⽅是多少,然后根据 n 的奇偶,得出 x n 次⽅是多少;
3. 递归出⼝:当 n 为 0 的时候,返回 1 即可。

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