任何可以用计算机求解的问题所需要的时间都与其规模有关。问题规模越小,所解题所需要的时间就越小,从而也较容易处理。例如:对于n个元素的排序问题,当n=1时,不需要任何计算,当n=2时,只要做一次比较即可排序好,n=3时,只要进行两次比较即可,当n越来越大,这个问题的就不那么容易处理了。要想直接解决一个较大的问题,比较困难。就需要用到分治思想。 递归:若一个函数直接或间接的调用自己,则称这个函数是递归函数。(自己调用自己) 分治法能解决的问题一般具有以下四个特征: 在分治策略中递归地求解一个问题,在每层递归中应用步骤如下: 循环的方法: 递归: 有了阶乘这个举例,我们从内存来看递归,每调用一次函数,系统就会开辟一个栈桢,不可能无限开辟,因为栈的大小是有限的,所以也不可能无限递归。一直递归下去,直到找到最小问题的解,才会开始释放空间,原理和栈一样,先开辟的后释放, 循环: 递归程序: 其很明显第n位等于第n-1位与第n-2位的和,其递推关系图就是二叉树的样子,用这样递归的话其时间复杂度位O(2^n),空间复杂度时S(n),而循环时间复杂度为O(n),有没有其他办法使得其时间复杂度为O(n)呢,我们看如下代码: 这时怎么样一个思想呢,其实就是将循环的代码转换成了递归,循环中我们将c作为中间变量进行输出,此处呢我们没有用到循环变量,直接将b和a+b作为参数调用自身函数。 代码: 我们通过仔细观察就会发现Print()函数中,如果先输出就会输出倒着打印,如果先调用函数就会顺序打印。 通过做题便可以让自己的逻辑更加鲜明,下去可以多做一写题来找到递归的技巧。
分治法的设计思想是将一个难以直接解决的问题,分割成一些规模较小的相同问题,便于各个击破,分而治之,如果原问题可以分割成k个子问题,1递归概念
分治策略的特征
分治法步骤
举例
阶乘
int fun(int n){
int sum=1;for(int i=1;i<=n;++i){sum*=i;}return sum;
}
加入n=4,便是如下图,n=4时将n-1的用作参数调用自身函数一直调用下去直到遇到最小的子问题n=1,n=1即可。
int fac(int n){
if(n==1) return n;
else return fac(n-1)*n;
}
斐波那契数列
int fib(int n){int a=1,b=1,c=1;for(int i=3;i
int fib(int n){
if(n==1||n==2) return 1;
else return fib(n-1)+fib(n-2);
}
int fibc(int n,int a,int b) {if (n == 1 || n == 2) return a;else {return fibc(n - 1, b,a+b);}}
int fun(int n) {int a = 1, b = 1;return fibc(n, a, b);
}
打印数组
void Print(const int *arr,int n){Print(*arr,n-1);Print("%5d",arr[n-1]);
}
void Printar(const int *arr,int n) {if (arr == nullptr||n<1) return;Print(arr,n);printf("\n");
}
数组中查找元素
int Find(const int *arr,int n,const int val) {if (n == 0 || arr[n-1]==val) return n-1;else return Find(arr, n-1,val);}
int Findvalue(const int *arr,int n,const int val) {if (arr == nullptr || n < 1) return -1;else return Find(arr, n, val);
}
/*
int Findvalue(const int *arr,int n,const int val) {if (arr == nullptr||n<1) return -1;else {if(val==arr[n-1]) return n-1;Findvalue(arr, n - 1, val);}
}
*/
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