递归算法

PHP实现无限极分类的两种方式，递归和引用 1 $array = array( 2 array('id' => 1, 'pid' => 0, 'name' => '河北省'), 3 array('id' => 2, 'pid' => 0, 'name' => '北京市'), 4 array('id' => 3, 'pid' => 1, 'name' => '邯郸市'), 5 array('id' => 4, 'pid' => 2, 'name' => '朝阳区'), 6 array('id' => 5, 'pid' => 2, 'name' => '通州区'), 7 array('id' => 6, 'pid' => 4, 'name' => '望京'), 8 array('id' => 7, 'pid' => 4, 'name' => '酒仙桥'), 9 array('id' => 8, 'pid' => 3, 'name' => '永年区'), 10 array('id' => 9, 'pid' => 1, 'name' => '武安市'), 11 ); 递归算法 1 /** 2 * 递归实现无限极分类 3 * @param $array 分类数据 4 * @param $pid 父ID 5 * @param $level 分类级别 6 * @return $list

1. 二维数组中的查找 在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。 思路题 从右上角或者左下角开始缩小范围。 2. 替换空格 请实现一个函数，将一个字符串中的每个空格替换成“%20”。例如，当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。 语法题 3. 从尾到头打印链表 输入一个链表，按链表从尾到头的顺序返回一个ArrayList。 头插法 数组反转 栈 递归 4. 重建二叉树 输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建二叉树并返回。 递归 API：Arrays.copyOfRange() 5. 用两个栈实现队列 用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型。 简单题 6. 旋转数组的最小数字 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。 输入一个非递减排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5

package CollectionDemo; //Java实现排列组合--递归 //参考：https://blog.csdn.net/chunrudikai/article/details/60958993?utm_source=app import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class PailiexuheDemo { static ArrayList<String> arrayList1=new ArrayList<>(); public static void main(String[] args) { String[] color = {"红", "蓝", "黑"}; String[] size = {"S", "M", "L"}; String[] other = {"a", "b"}; List<String[]> list = new ArrayList<String[]>(); list.add(color); list.add(size); list.add(other); sorting(list, color, ""); for(String str:arrayList1){ System.out.println(str); } } public static void

文章来源： http://blog.seclibs.com/算法之递归-c语言实现/ 在上一篇文章里说了递归，这里就使用其中的上楼梯问题来进行代码实现，在上一篇文章里也说过了中间会有重复计算的情况，这里我们使用一维动态数组来进行存储，一维数组的索引值就与楼梯层数相同，可以更加清晰的理解其中的含义，代码如下 如果需要下载代码，请移步至文末 代码： GitHub 文章首发公众号和个人博客 公众号：无心的梦呓（wuxinmengyi） 博客： http://blog.seclibs.com/ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3677719/blog/3162945

使用递归编写一个 power() 函数模拟内建函数 pow()，即 power(x, y) 为计算并返回 x 的 y 次幂的值： def power ( x , y ) : if y : return x * power ( x , y - 1 ) else : return 1 print ( power ( 2 , 3 ) ) 使用递归编写一个函数，利用欧几里得算法求最大公约数，例如 gcd(x, y) 返回值为参数 x 和参数 y 的最大公约数： def gcd ( x , y ) : if y : return gcd ( y , x % y ) else : return x print ( gcd ( 4 , 6 ) ) 使用递归编写一个十进制转换为二进制的函数（要求采用“取2取余”的方式，结果与调用bin()一样返回字符串形式）： def Dec2Bin ( dec ) : result = '' if dec : result = Dec2Bin ( dec // 2 ) return result + str ( dec % 2 ) else : return result print ( Dec2Bin ( 62 ) ) 写一个函数get_digits(n)，将参数n分解出每个位的数字并按顺序存放到列表中。举例：get_digits(12345) ==> [1,

文章来源： http://blog.seclibs.com/算法之递归/ 递归是一种应用非常广泛的算法，在很多的数据结构和算法的编码中都会用到，理解递归是非常重要的。 递归在平时的生活中也是非常常用的，当你排队的时候需要知道自己排在第几个位置，而前面的人又比较多，你不能自己数出来，就可以询问你前一个人他的位置，在他的位置基础上加一便是你的位置，那如果他也不知道他的位置呢，就可以用同样的方法，继续向前询问，直到第一个人，第一个人就不用往前问了，他直到自己是第一个，这个过程就是一个递归的过程。 去问的时候叫做“递”，返回来的时候叫做“归”，假设自己是第n排，求自己位置的函数为f(n)，f(n-1)就是前一个人的位置，我们的位置就是f(n-1)+1，同样前一个人的位置也可以用这个公式来计算， 直到第一个人f(1)=1，这一整套流程便是递归的实际利用，编写成代码如下 在编写递归代码的时候，有两点必要的条件： 一个问题可以分解为多个结构相同，规模不同的子问题。 存在终止条件。 如果结构不同，那就不能构造递归了；如果不存在终止条件的话，将会无限循环，看上面的那个例子，它的终止条件就是执行到第一个人的时候，开始往后返回。 递归就这样完成了，上面这个例子是只有一个递归调用的分支，还是比较好理解的，如果有多个递归分支的话，单纯靠人脑是很难理解清楚的，计算机比较适合做重复的工作

八皇后问题递归java实现 八皇后问题是指将八个皇后放置在8*8的国际棋盘上，使其两两之间不处于同一行同一列和同一斜线上。 递归解体思路为： 首先n=0，i=0，代表初始在第0行第0列放置第1个皇后 如果n=8，则八个皇后已经放完，输出当前的结果，并返回 在第 n 行第 i 列放置第 n+1 个皇后（同一个n） 判断该皇后是否与之前的所有皇后冲突，若冲突则列数 i + 1 重复进行第4步，若不冲突则n+1，重复进行第二步 存在问题：使用递归，算法效率低 具体实现代码如下： public class EightQueens { /* * arr[n]=i 表示第i个皇后放在棋盘的第n行,第i列 * max代表皇后的个数8 * times记录解法个数 * */ static int [ ] arr = new int [ 8 ] ; static int max = 8 ; static int times = 0 ; public static void main ( String [ ] args ) { check ( 0 ) ; } /* * check递归进行皇后的放置参数n代表放置第n个皇后 */ private static void check ( int n ) { //因为索引从0开始，所以n==max时表示八个皇后都放置完成，次数加一并打印当前的结果 if ( n

递归神经网络是最先进的顺序数据算法之一，在苹果Siri和Google语音搜索中都使用到的算法。这是因为它是第一个记忆它的输入的算法，由于内部存储器，这使得它非常适合涉及顺序数据的机器学习问题。它是过去几年Deep Learning的惊人成就背后的算法之一。在这篇文章中，你将学习递归神经网络如何工作的基本概念，最大的问题是什么以及如何解决它们。 介绍 递归神经网络(RNN)是一种功能强大的神经网络类型，属于目前最有前途的算法，因为它们是唯一具有内部存储器的算法。 与许多其他深度学习算法一样，RNN也相对较旧。它们最初是在20世纪80年代创建的，但是由于可用计算能力的增加，现在我们拥有的大量数据以及20世纪90年代的LSTM的发明，这些数据的真正潜力逐渐发挥出来。 由于内部记忆，RNN能够记住他们收到的输入的重要信息，这使得他们能够非常精确地预测接下来会发生什么。 这就是为什么它们是像时间序列、语音、文本、财务数据、音频、视频、天气等时序数据的首选算法，因为它们可以形成对序列及其上下文的深入理解的算法。 递归神经网络在连续数据中产生预测结果，而其他算法则不能。 但是，你何时需要使用循环神经网络? “每当有数据序列时，连接数据的时间动态都比每个帧的空间内容更重要。”- Lex弗里德曼(麻省理工学院) 由于它们正在苹果和谷歌翻译的Siri软件中使用，神经网络正在各地出现。 他们如何工作?

有时候在界面常可以看到一种树形结构的案例： 　　那么在数据库中是怎么设计的呢？ 　　给一个案例： 　　　　 create table Employee ( parent_id int,--这个作为关联本身的父类节点 child_id int, name varchar2(20) ) insert into employee values(1,2,'第2个'); insert into employee values(1,3,'第3个'); insert into employee values(2,4,'第4个'); insert into employee values(2,5,'第5个'); insert into employee values(3,6,'第6个'); insert into employee values(3,7,'第7个'); insert into employee values(4,8,'第8个'); insert into employee values(4,9,'第9个'); insert into employee values(5,10,'第10个'); insert into employee values(5,11,'第11个'); insert into employee values(8,12,'第12个'); insert into

数组求和的迭代和递归求法 迭代版本 int SUMI(int A[], int n) { int sum = 0; //O(1) for (int i = 0;i < n;i++) { //n sum += A[i]; // O(1) } return sum; // O(1) } 递归版本 int SUM2(int A[], int n) { //线性递归，采取递归跟踪的策略 return //也可以采取递归方程 (n < 1) ? 0 : SUM2(int A[], int n - 1) + A[n - 1]; } //T( ) = O(1) * (N+1) = O(n) 数组倒置递归版本 void reverse(int* A, int lo, int hi) { //数组倒置递归版本 if (lo < hi) { swap(A[lo], A[hi]); return reverse( A, int lo + 1, int hi - 1); } else return; // 这个就是递归基啊，lo >= hi 都不行的。 } 分而治之版数组求和 int SUM(int A[], int lo, int hi) { //分治版数组求和 if (lo == hi)return A[lo]; int mid = (lo + hi) >> 1; return SUM(A, lo,