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  • 来自专栏小樱的经验随笔

    HDU 2563 统计问题(递归,思维题)

    统计问题 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 8705    Accepted Submission(s): 5157 Problem Description 在一无限大的二维平面中,我们做如下假设: 1、  每次只能移动一格; 2、  不能向后走(假设你的目的地是“向上”,那么你可以向左走,可以向右走,也可以向上走,但是不可以向下走

    87470发布于 2018-04-08
  • 来自专栏用户3288143的专栏

    思维风暴】算法迭代和递归的理解

    文章目录 递归与迭代 递归消耗内存的缺点 为什么要有迭代 需要用迭代消解递归的情况 不需要消解的递归 结束语 递归与迭代 递归与迭代都是基于控制结构:迭代用重复结构,而递归用选择结构。 递归与迭代都涉及重复:迭代显式使用重复结构,而递归通过重复函数调用实现重复。递归与迭代都涉及终止测试:迭代在循环条件失败时终止,递归在遇到基本情况时终止。 这就存在一个把递归算法化为非递归算法的问题。 需要用迭代消解递归的情况 递归算法特别适合于所研究的问题或所处理的数据本身是递归定义的情况。 如果一个递归过程用非递归的方法实现后,速度提高了,那只是因为递归做了一些无用功。 因此,是递归的而不是迭代的算法应当表述成递归过程。如汉诺塔问题等。汉诺塔问题的递归算法中有两处递归调用,并且其中一处递归调用语句后还有其他语句,因此该递归算法不是尾递归或单向递归

    2.6K20发布于 2020-07-07
  • 来自专栏labuladong的算法专栏

    递归思维:k 个一组反转链表

    预计阅读时间:5 分钟 上篇文章 递归反转链表:如何拆解复杂问题 讲了如何递归地反转一部分链表,有读者就问如何迭代地反转链表,这篇文章解决的问题也需要反转链表的函数,我们不妨就用迭代方式来解决。 一、分析问题 首先,前文 学习数据结构的框架思维 提到过,链表是一种兼具递归和迭代性质的数据结构,认真思考一下可以发现这个问题具有递归性质。 什么叫递归性质? 我们可以直接递归调用 reverseKGroup(head, 2),因为子问题和原问题的结构完全相同,这就是所谓的递归性质。 我们公众号的成名之作之一 学习数据结构的框架思维 就提过,什么动规、回溯、分治算法,其实都是树的遍历,树这种结构它不就是个多叉链表吗?你能处理基本数据结构的问题,解决一般的算法问题应该也不会太费事。 那么如何分解问题、发现递归性质

    68520发布于 2021-09-23
  • 【杭电oj】1997 - 汉诺塔VII(递归思维

    false false false true true Author Zhousc@ECJTU Source ECJTU 2008 Spring Contest 题解: 这道题的思维要求是相当高的 对剩下的n-1个盘子递归分情况判断。 ②n盘子在b,那么是错误的移动。 ③如果n盘子在c,那么此时n移动完成,在进行着b到c的过程。对剩下的n-1个盘子递归分情况判断。 代码如下: #include <cstdio> bool hanoi(int x,int *a,int *b,int *c) { if (x == 0) //递归终止条件 return true

    35010编辑于 2025-08-26
  • 来自专栏glm的全栈学习之路

    Googol字符串 (递归思维题)

    对于每个字符串,分为三个部分、前中后,中间由最独立的0组成,前面一直继承下来不变,后面记录一个反转对应的位置以及将本位上的值翻转的次数(0变1,1变0)

    36820发布于 2021-05-27
  • 来自专栏不知非攻

    从基础概念到进阶思考,完整的递归思维学习

    无论是刷算法题,还是日常开发,递归都是一个非常常用的解决问题的思路。利用递归思维,我们可以使用少量的代码解决复杂的问题。 不过在刚开始的时候,递归通常没有那么容易理解,我们就从图示中的几个方向,系统的为大家介绍递归的学习与运用。 0、基础概念 递归是一种迭代思维。是对复杂问题的一种拆解。 我们这里使用的是一个非常基础的例子来演示递归思维,并非为了探讨什么样的计算方式来实现数字累加更合适 1、基础案例一 在代码实现中,递归主要包含两个部分。 函数调用自身。 ("fabonacci: {}", fabonacci.at(10)) 4、递归进阶:分治策略 我们再来回顾一下递归思维:重复的将问题拆分为同类型的子问题。 当我们熟悉了这个基础的递归思维之后,那么我们就可以对拆分方式于合并方式进行进一步的思考,以学习到更多的高级用法。 分治策略就是在递归的基础之上,对拆分方式进行调整演变出来的一种高效解题思路。

    1.3K21编辑于 2024-04-18
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    学习分类 2-3 感知机

    要如何求出权重向量呢?基本做法和回归时相同,将权重向量用作参数,创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。

    72110编辑于 2022-11-08
  • 来自专栏CSDNToQQCode

    Rust算法——汉诺塔问题——递归思维的经典案例

    汉诺塔(Tower of Hanoi)是经典的递归问题,它完美展示了递归思维的核心:将复杂问题分解为相同结构的子问题。 实际应用 8.1 递归思维训练 汉诺塔问题是理解递归思维的绝佳案例: /// 递归思维要点总结 fn recursive_thinking_summary() { println! ("递归思维要点:"); println!("1. 找到问题的子结构(相同模式)"); println!("2. 定义递归终止条件"); println!("3. 总结 通过本章学习,你应该掌握: ✅ 汉诺塔问题的递归解法 ✅ 递归思维的核心思想 ✅ 时间复杂度分析(O(2^n)) ✅ 迭代实现方式 ✅ 可视化实现 ✅ 问题变体和扩展 关键要点: 递归的核心是将大问题分解为相同结构的子问题 汉诺塔展示了递归的优雅和强大 虽然时间复杂度是指数级,但递归解法是最直观的 可以通过栈模拟实现迭代版本 递归思维模式: 分解:将问题分解为子问题 解决:递归解决子问题 合并:组合子问题的解

    69110编辑于 2025-12-16
  • 来自专栏算法无遗策

    动画 | 什么是2-3树?

    2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找,根据元素的大小来决定查找的方向。 动画:2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂,删除元素也和插入元素一样先进行命中查找,查找成功才进行删除操作。 节点的叶子节点 3.删除元素位于2-节点的叶子节点 删除元素位于非叶子节点 删除非叶子节点上的元素,使用中序遍历得到后面第一个元素即直接后继元素,然后后继元素直接覆盖到待删除元素,再去删除后继元素(可做递归处理 2-3树为满二叉树时,删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下,删除叶子节点是比较简单的。 动画:2-3树删除 -----END---

    1.1K10发布于 2020-01-02
  • 来自专栏我是攻城师

    什么是2-3

    2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据,在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下: ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀,且叶子节点的高度一致,并且如果这里即使是AVL树,那么树的高度也比2-3树高,而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性,2-3树的插入如果破坏了平衡性,那么树本身会产生分裂和合并,然后调整结构以维持平衡性,这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样,2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性,同样树本身也会产生分裂和合并,如下: ? 总结 本篇文章,主要介绍了2-3树相关的知识,2-3树,2-3-4树以及B树都不是二叉树,但与二叉树的大致特点是类似的,它们是一种平衡的多路查找树,节点的孩子个数可以允许多于2个,虽然高度降低了,但编码相对复杂

    2.5K20发布于 2019-04-28
  • 来自专栏刷题笔记

    2-3 链表拼接 (20 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数

    79640发布于 2019-11-08
  • 来自专栏python3

    2-3 选项卡控件

    2-3 选项卡控件 u本节学习目标: n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件,主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示: 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡,该值应为 True,否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1.

    2.4K10发布于 2020-01-07
  • 来自专栏python3

    2-3 T-SQL函数

    2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数;重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询:select tno,name , salary From teacher,查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见,分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录,一般将其应用到Web应用程序的分页功能上

    2.4K10发布于 2020-01-08
  • 来自专栏机器学习入门

    算法原理系列:2-3查找树

    2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢? 这里我们从BST遇到的实际问题出发,提出设计指标,再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容,没有什么理论根据,而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建,而2-3树的诞生过程并非真的如此,所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为:查找和插入。 我就不卖关子了,直接给出2-3树的其中一个基本定义: 一棵2-3查找树或为一颗空树,或由以下节点组成: 2-节点:含有一个键和两条链接,左链接指向的2-3树中的键都小于该节点,右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点:含有两个键和三条链接,左链接指向的2-3树中的键都小于该节点,中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间,右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 !!! 比较选择子树和BST是一样的,对每个节点比较,然后选择合适的子树,进行下一步的递归比较。 ? 左图是命中情况,右图是未命中,跟着图一步步走,就能理解整个查找过程了,这里我就不废话了。

    1.2K20发布于 2019-05-26
  • 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇

    递归与伪递归区别,Python 实现递归与尾递归

          递归函数在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函 数。(1) 递归就是在过程或函数里调用自身。 (2) 在使用递归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。 递归一般用于解决三类问题:  (1)数据的定义是按递归定义的。(n的阶乘)    (2)问题解法按递归实现。 (回溯)    (3)数据的结构形式是按递归定义的。(二叉树的遍历,图的搜索) 递归的缺点:   递归解题相对常用的算法如普通循环等,运行效率较低。 因此,应该尽量避免使用递归,除非没有更好的算法或者某种特定情况,递归更为适合的时候。在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储,因此递归次数过多容易造成栈溢出。 小结 使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。 针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。

    2.4K10发布于 2019-02-14
  • 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇

    递归与伪递归区别,Python 实现递归与尾递归

          递归函数在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函 数。(1) 递归就是在过程或函数里调用自身。 (2) 在使用递归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。 递归一般用于解决三类问题:  (1)数据的定义是按递归定义的。(n的阶乘)    (2)问题解法按递归实现。 (回溯)    (3)数据的结构形式是按递归定义的。(二叉树的遍历,图的搜索) 递归的缺点:   递归解题相对常用的算法如普通循环等,运行效率较低。 因此,应该尽量避免使用递归,除非没有更好的算法或者某种特定情况,递归更为适合的时候。在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储,因此递归次数过多容易造成栈溢出。 小结 使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。 针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。

    2.8K70发布于 2018-03-16
  • 来自专栏个人分享

    思维体系---技术思维、业务数据思维、产品思维、复合思维

    那么总的来说,我分为四种思维模式: 一、技术思维   卧槽!干代码!出bug了!没错,这就是你进步的源头。 二、业务数据思维   业务思维上,更多会考虑到业务本身的价值,具有较强的业务敏感度。 三、产品思维   对于产品思维,很多人会想到,程序员总想砍死产品经理,改来改去哈哈。。但是其实产品思维的核心在于 与人打交道、与业务打交道、与技术打交道 以及 事物的推动作用。 那么产品思维,我们就可以概括为:业务本身、技能专业度、洞察力、心理学、全局观、高情商以及耐心,是一种复合的思维。 四、复合思维    毕竟本人也是技术出身,所以对于技术的感官更加强烈哈哈。。 但是如果,你能在精通专业技术的基础上,融合 技术 业务 产品 的体系化思维模式,我称之为复合型思维,因为这种思维模式,包含强大的同理心,包含敏锐的洞察力,同时也包含一定的视野广度,需要结合心理学、哲学、

    1.5K10发布于 2018-09-06
  • 来自专栏五分钟学算法

    数据结构与算法——2-3

    因此,引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树,但 2-3 树已经不是一棵二叉树了,因为 2-3 树允许存在 3 这种节点,3- 节点中可以存放两个元素,并且可以有三个子节点。 2-3 树定义 2-3 树的定义如下: (1)2-3 树要么为空要么具有以下性质: (2)对于 2- 节点,和普通的 BST 节点一样,有一个数据域和两个子节点指针,两个子节点要么为空,要么也是一个2 例如图 2.1 所示的树为一棵 2-3 树: ? 图2.1 2-3 树性质 性质: (1)对于每一个结点有 1 或者 2 个关键码。 (2)当节点有一个关键码的时,节点有 2 个子树。 2-3树查找 2-3 树的查找类似二叉搜索树的查找过程,根据键值的比较来决定查找的方向。 例如在图 2.1 所示的 2-3 树中查找键为H的节点: ? img 2-3树为满二叉树,删除叶子节点 操作步骤:若2-3树是一颗满二叉树,将2-3树层树减少,并将当前删除节点的兄弟节点合并到父节点中,同时将父节点的所有兄弟节点合并到父节点的父节点中,如果生成了4

    91610发布于 2019-09-03
  • 来自专栏育种数据分析之放飞自我

    笔记GWAS 操作流程2-3:MAF过滤

    因为这里是人的数据,所以染色体只需要去1~22的常染色体,提取它的家系ID和个体ID,后面用于提取。

    6.3K20发布于 2020-04-14
  • 来自专栏技术一点点成长

    递归与尾递归

    前言:   本博客前面介绍了不少跟递归的思想相关的例子,比如“汉诺塔”,“八皇后”等。因最近又回忆起“尾递归”,故本文通过2个例子再跟大伙儿探讨一下尾递归。。。 什么是尾递归: 当递归调用是整个函数体中最后执行的语句且它的返回值不属于表达式的一部分时,这个递归调用就是尾递归递归实例一: 求阶乘! 1:n*fac2(n-1); 31 } 32 /* 33 * 阶乘构造尾递归,进行编译优化 34 */ 35 public static int fac(int 15 + isPalindrome3(s)); 16 } 17 } 18 19 /* 20 * 构造尾递归 21 true 尾递归的意义: 从以上尾递归的实现过程当中我们可以发现,回归过程中不用做任何操作(运算),这样的一种特性使得在执行尾递归的过程时,能够被某些特定编译器进行优化,减少内存空间的消耗。

    1.4K20编辑于 2022-08-09
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