一遍又一遍地调用自己,但每次调用都变得更简单——简而言之,这就是递归!这是一个非正式的定义,但它完美地抓住了本质。
虽然我上一篇关于滑动窗口的文章的自然后续内容是两指针模式,但我们走了一点弯路。为什么?有时,处理稍微不同的概念实际上可以使学习变得更容易:
1) 它为大脑提供了一些工作的多样性。 2) 让我们面对现实吧,在事情开始变得模糊之前,我们只能进行这么多的数组操作!
另外,在深入研究二叉树之前,递归是必须了解的,所以本文将重点讨论它。别担心——双指针模式和树的介绍即将推出。我们只是战略性地停留以保持新鲜感!
递归101递归是建立直觉比记住定义更重要的概念之一。关键的想法是什么? 重复并使问题逐渐变得更简单。
那么,什么是递归呢?递归就是在一个问题上一遍又一遍地重复一个过程,但每次重复,问题都会变得更简单,直到达到无法再简化的程度 - 这称为基本情况.
让我们用一些基本规则来分解它。
规则一:问题必须变得更小在每次迭代中,问题的规模或复杂性都应该减少。想象一下从一个正方形开始,每一步都会缩小它。
注意:如果您得到的是随机形状而不是较小的正方形,则它不再是递归过程,更简单的问题是较大问题的较小版本。
规则 2:必须有一个基本情况基本情况是问题最简单、最琐碎的版本——不需要进一步递归的点。如果没有这个,函数将永远不断地调用自身,从而导致堆栈溢出。
示例:倒计时假设您有一个简单的问题:从 x 倒数到 0。这不是一个现实世界的问题,但它很好地说明了递归。
function count(x) { // base case if (x == 0) { return 0; } // recursive call: we simplify the problem by reducing x by 1 count(x - 1); // will only run during the bubbling up // the first function call to run is the one before base case backwards// the printing will start from 1.... console.log(x)}登录后复制在此示例中,调用 count(10) 将触发一系列递归调用,每个递归调用都会通过减 1 来简化问题,直到达到基本情况 0。一旦达到基本情况,函数就会停止调用自身并递归“冒泡”,意味着之前的每个调用都以相反的顺序完成执行。
递归树示例这是递归调用如何与 count(3) 配合使用的 ascii 表示:
count(3) | +-- count(2) | +-- count(1) | +-- count(0) (base case: stop here)登录后复制任何从 count(0) 返回的 都会“冒泡”到 count(1) ... 直到 count 3。
所以它是由最简单的基本情况组合而成的!.
更多问题!
递归示例还记得直觉部分吗?解决的递归问题越多越好,这是经典递归问题的快速概述。
阶乘数字 n 的阶乘是所有小于或等于 n 的正整数的乘积。
const factorialrecursive = num => { if(num === 0) { return 1; } return num * factorialrecursive(num - 1);}登录后复制视觉
阶乘递归(5)
factorialrecursive(5)│├── 5 * factorialrecursive(4)│ ││ ├── 4 * factorialrecursive(3)│ │ ││ │ ├── 3 * factorialrecursive(2)│ │ │ ││ │ │ ├── 2 * factorialrecursive(1)│ │ │ │ ││ │ │ │ ├── 1 * factorialrecursive(0)│ │ │ │ │ ││ │ │ │ │ └── returns 1│ │ │ │ └── returns 1 * 1 = 1│ │ │ └── returns 2 * 1 = 2│ │ └── returns 3 * 2 = 6│ └── returns 4 * 6 = 24└── returns 5 * 24 = 120登录后复制注意之前计算的答案是如何冒泡的,2 * factorialrecursive(1) 的答案冒泡成为 3 * factorialrecursive(2) 的参数,依此类推...
斐波那契一个递归函数,返回斐波那契数列中的第 n 个数字,其中每个数字都是前两个数字的总和,从 0 和 1 开始。
const fibonacci = num => { if (num <p>视觉</p><p>斐波那契(4)<br></p><pre class="brush:php;toolbar:false">fibonacci(4)│├── fibonacci(3)│ ├── fibonacci(2)│ │ ├── fibonacci(1) (returns 1)│ │ └── fibonacci(0) (returns 0)│ └── returns 1 + 0 = 1│├── fibonacci(2)│ ├── fibonacci(1) (returns 1)│ └── fibonacci(0) (returns 0)└── returns 1 + 1 = 2a bit tricky to visualize in ascii (way better in a tree like structure)登录后复制这就是它的工作原理:
斐波那契(4)调用斐波那契(3)和斐波那契(2)。斐波那契(3) 分解为:fibonacci(2) → 这分为 fibonacci(1)(返回 1)和 fibonacci(0)(返回 0)。它们的和是 1 + 0 = 1。斐波那契(1) → 返回 1.因此,fibonacci(3) 返回 1(来自 fibonacci(2))+ 1(来自 fibonacci(1))= 2。斐波那契(2)再次分解:斐波那契(1) 返回 1.斐波那契(0) 返回 0.它们的和是 1 + 0 = 1。最后,fibonacci(4) 返回 2(来自 fibonacci(3))+ 1(来自 fibonacci(2))= 3。优化挑战:如果您在可视化中注意到 fib(2) 的计算结果是相同答案的两倍,我们可以做些什么吗?缓存?想象一下重复的大问题!
求和数组编写一个递归函数来求数组中所有元素的总和。
const sumarray = arr => { if(arr.length == 0){ return 0 } return arr.pop() + sumarray(arr)}登录后复制视觉
sumarray([1, 2, 3, 4])
sumarray([1, 2, 3, 4])│├── 4 + sumarray([1, 2, 3])│ ││ ├── 3 + sumarray([1, 2])│ │ ││ │ ├── 2 + sumarray([1])│ │ │ ││ │ │ ├── 1 + sumarray([])│ │ │ │ ││ │ │ │ └── returns 0│ │ │ └── returns 1 + 0 = 1│ │ └── returns 2 + 1 = 3│ └── returns 3 + 3 = 6└── returns 4 + 6 = 10登录后复制这涵盖了基础知识,解决的问题越多在递归方面就越好。
我将在下面留下一些挑战:
实践挑战检查回文:编写一个递归函数来检查给定的字符串是否是回文(向后读取与向前读取相同)。console.log(ispalindrome("racecar")); // expected output: trueconsole.log(ispalindrome("hello")); // expected output: false登录后复制反转字符串:编写一个递归函数来反转给定的字符串。console.log(reversestring("hello")); // expected output: "olleh"console.log(reversestring("world")); // expected output: "dlrow"登录后复制检查排序数组:编写一个递归函数来检查给定的数字数组是否按升序排序。console.log(isSorted([1, 2, 3, 4])); // Expected output: trueconsole.log(isSorted([1, 3, 2, 4])); // Expected output: false登录后复制递归就是练习和建立肌肉记忆。你解决的问题越多,它就会变得越直观。不断用新问题挑战自己!
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以上就是面试工具包:递归的详细内容!