递归
什么是递归
在程序中, 所谓的递归, 就是函数自己直接或间接的调用自己.
- 直接调用自己
- 间接调用自己
就递归而言最重要的就是跳出结构. 因为跳出了才可以有结果.
所谓的递归就是化归思想
递归的调用, 写递归函数, 最终还是要转换为自己这个函数.
假如有一个函数 f, 如果它是递归函数的话, 那么也就是说 函数体内的问题还是转换为 f 的形式.
递归思想就是将一个问题转换为一个已解决的问题来实现
function f() {
... f( ... ) ...
}
例子: 1, 2, 3, 4, 5, ..., 100
- 首先假定递归函数已经写好, 假设是 foo. 即 foo( 100 ) 就是求 1 到 100 的和
- 寻找递推关系. 就是 n 与 n-1, 或 n-2 之间的关系: foo( n ) == n + foo( n - 1 )
var res = foo( 100 );
var res = foo( 99 ) + 100;
- 将递推结构转换为 递归体
function foo( n ) {
return n + foo( n - 1 );
}
* 将 求 100 转换为 求 99 * 将 求 99 转换为 求 98 * ... * 将求 2 转换为 求 1 * 求 1 结果就是 1 * 即: foo( 1 ) 是 1
- 将临界条件加到递归体中
function foo( n ) {
if ( n == 1 ) return 1;
return n + foo( n - 1 );
}
练习: 求 1, 3, 5, 7, 9, ... 第 n 项的结果与前 n 项和. 序号从 0 开始
求第 n 项的
- 首先假定递归函数已经写好, 假设是 fn. 那么 第 n 项就是 fn( n )
- 找递推关系: fn( n ) == f( n - 1 ) + 2
- 递归体
function fn( n ) {
return fn( n-1 ) + 2;
}
- 找临界条件
- 求 n -> n-1
- 求 n-1 -> n-2
- ...
- 求 1 -> 0
- 求 第 0 项, 就是 1
- 加入临界条件
function fn( n ) {
if ( n == 0 ) return 1;
return fn( n-1 ) + 2;
}
前n项和
- 假设已完成, sum( n ) 就是前 n 项和
- 找递推关系: 前 n 项和 等于 第 n 项 + 前 n-1 项的和
- 得到递归体
function sum( n ) {
return fn( n ) + sum( n - 1 );
}
- 找临界条件
- n == 1 结果为 1
- 得到递归函数
function sum( n ) {
if ( n == 0 ) return 1;
return fn( n ) + sum( n - 1 );
}
练习: 2, 4, 6, 8, 10 第 n 项与 前 n 项和
第n项
function fn( n ) {
if ( n == 0 ) return 2;
return fn( n-1 ) + 2;
}
前n项和
function sum( n ) {
if ( n == 0 ) return 2;
return sum( n - 1 ) + fn( n );
}
练习: 数列: 1, 1, 2, 4, 7, 11, 16, … 求 第 n 项, 求前 n 项和.
求第 n 项
- 假设已经得到结果 fn, fn( 10 ) 就是第 10 项
- 找递推关系
- 0, 1 => fn( 0 ) + 0 = fn( 1 )
- 1, 2 => fn( 1 ) + 1 = fn( 2 )
- 2, 3 => fn( 2 ) + 2 = fn( 3 )
- ...
- n-1, n => fn( n-1 ) + n - 1 = fn( n )
- 递归体也就清楚了, 临界条件是 n == 0 => 1
function fn( n ) {
if ( n == 0 ) return 1;
return fn( n-1 ) + n - 1;
}
如果从 1 开始表示, 那么第 n 项为
- 假设已经得到结果 fn, fn( 10 ) 就是第 10 项
- 找递推关系
- 1, 2 => fn( 1 ) + 0 = fn( 2 )
- 2, 3 => fn( 2 ) + 1 = fn( 3 )
- 3, 4 => fn( 3 ) + 2 = fn( 4 )
- ...
- n-1, n => fn( n-1 ) + n - 2 = fn( n )
- 临界条件 n == 1 => 1
前n项和
function sum( n ) {
if ( n == 0 ) return 1;
return sum( n - 1 ) + fn( n );
}
如果从 0 开始
0 1 2 3 4 5 6 1, 1, 2, 4, 7, 11, 16,
如果从 1 开始
1 2 3 4 5 6 7 1, 1, 2, 4, 7, 11, 16,
练习: Fibonacci 数列: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, …
求其第 n 项.
递推关系 fn(n) == fn( n- 1) + fn( n - 2)
function fib( n ) {
if ( n == 0 || n == 1 ) return 1;
return fib( n - 1 ) + fib( n - 2 );
}
阶乘
阶乘是一个运算, 一个数字的阶乘表示的是从 1 开始 累乘到这个数字. 例如 3! 表示 1 * 2 * 3.
5! 就是 1 * 2 * 3 * 4 * 5. 规定 0 没有阶乘, 阶乘 从 1 开始.
求 n 的阶乘
function foo ( n ) {
if ( n == 1 ) return 1;
return foo( n - 1 ) * n;
}
求幂
求幂就是求 某一个数 几次方
2*2 2 的 平方, 2 的 2 次方
求 n 的 m 次方
最终要得到一个函数 power( n, m )
n 的 m 次方就是 m 个 n 相乘 即 n 乘以 (m-1) 个 n 相乘
function power ( n, m ) {
if ( m == 1 ) return n;
return power( n, m - 1 ) * n;
}
深拷贝
如果要实现深拷贝那么就需要考虑将对象的属性, 与属性的属性, ... 都拷贝过来
如果要实现:
- 假设已经实现 clone( o1, o2 ), 将对象 o2 的成员拷贝一份交给 o1
- 简单的算法, 将 o2 的属性拷贝到 o1 中去
function clone( o1, o2 ) {
for ( var k in o2 ) {
o1[ k ] = o2[ k ];
}
}
- 找递推关系, 或叫划归为已经解决的问题
- 假设方法已经实现, 问一下, 如果 o2[ k ] 是对象
- 继续使用这个方法
- 因此需要考虑的是 o2[ k ] 如果是引用类型, 再使用一次 clone() 函数
- 如果 o2[ k ]不是引用类型, 那么 就直接赋值
function clone( o1, o2 ) { for ( var k in o2 ) { if ( typeof o2[ k ] == 'object' ) { o1[ k ] = {}; clone( o1[ k ] , o2[ k ] ); } else { o1[ k ] = o2[ k ]; } } }
复杂实现: clone( o ) -> newObj
function clone( o ) {
var temp = {};
for ( var k in o ) {
if ( typeof o[ k ] == 'object' ) {
temp[ k ] = clone( o[ k ] );
} else {
temp[ k ] = o[ k ];
}
}
return temp;
}
请用 递归实现 getElementsByClassName
<div>
<div>1
<div class="c">2</div>
<div>3</div>
</div>
<div class="c">4</div>
<div>5
<div>6</div>
<div class="c">7</div>
</div>
<div>8</div>
</div>
- 如果实现一个方法 byClass( node, 'c', list ), 表示在某一个节点上查找符合 class 属性为 c 的元素
- 在当前元素的子元素中查找, 如果有符合要求的, 存储到一个数组中
- 首先遍历 子节点, 然后看子节点是否还有子节点, 如果没有直接判断, 如果有再递归
function byClass( node, className, list ) {
var arr = node.childNodes;
for ( var i = 0; i < arr.length; i++ ) {
if ( arr[ i ].className == className ) {
list.push( arr[ i ] );
}
if ( arr[ i ].childNodes.length > 0 ) {
byClass( arr[ i ], className, list );
}
}
}
来源：https://www.cnblogs.com/jiaozhuo/p/5747770.html