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        遞推算法和遞歸的區(qū)別(遞推法和遞歸法哪個(gè)效率更高)

        發(fā)布時(shí)間:2023-04-18 22:06:20     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 89        

        大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于遞推算法和遞歸的區(qū)別的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。

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        本文目錄:

        遞推算法和遞歸的區(qū)別(遞推法和遞歸法哪個(gè)效率更高)

        一、遞歸數(shù)列與遞推數(shù)列的區(qū)別

        詳細(xì)解釋

         遞歸數(shù)列 (recursive sequence ):一種用歸納方法給定的數(shù)列。 例如,等比數(shù)列可以用歸納方法來定義,先定義第一項(xiàng) a1 的值( a1 ≠ 0 ),對 于以后的項(xiàng) ,用遞推公式an+1=qan (q≠0,n=1,2,…)給出定義。一般地,遞歸數(shù)列的前k項(xiàng)a1,a2,…,ak為已知數(shù),從第k+1項(xiàng)起,由某一遞推公式an+k=f(an,an+1,…,an+k-1) ( n=1,2,…)所確定。k稱為遞歸數(shù)列的階數(shù)。例如 ,已知 a1=1,a2=1,其余各項(xiàng)由公式an+1=an+an-1(n=2,3,…)給定的數(shù)列是二階遞歸數(shù)列。這是斐波那契數(shù)列,各項(xiàng)依次為 1 ,1 ,2 ,3,5 ,8 ,13 ,21 ,…,同樣 ,由遞歸式an+1-an =an-an-1( a1,a2 為已知,n=2,3,… ) 給定的數(shù)列,也是二階遞歸數(shù)列,這是等差數(shù)列。

        遞推數(shù)列

        遞推公式:如果數(shù)列{an}的第n項(xiàng)與它前一項(xiàng)或幾項(xiàng)的關(guān)系可以用一個(gè)式子來表示,那么這個(gè)公式叫做這個(gè)數(shù)列的遞推公式。 用遞推公式表示的數(shù)列就叫做遞推數(shù)列 比如等比數(shù)列An=A1*q^(n-1)可以表示為:An=q*An-1

        二、什么是遞歸式?遞推式?

        遞歸式

        當(dāng)遞推式中只含數(shù)列中的項(xiàng),而無常數(shù)項(xiàng)或其它項(xiàng)時(shí),就叫做遞歸公式.所以遞歸公式屬于地推公式,這樣一個(gè)數(shù)列可以有三種給出的方法,例如自然數(shù)列用通項(xiàng)公式表示為:an=n 用遞推公式表示為:an+1=an+1,初始條件為a1=1 用遞歸公式表示為:an+2=2an+1-an,初始條件,a1=1,a2=2 線性遞歸公式:遞歸公式的各項(xiàng)的次數(shù)均為一次時(shí),便稱為線性遞歸公式.用連續(xù)k項(xiàng)的表達(dá)式來表示緊接的后一項(xiàng)的線性遞歸公式叫做k階線性遞歸公式,其一般形式如下:an+k=m1an+k-1+m2an+k-2+...+mkan

        遞推式

        遞推公式的概念:可以通過給出數(shù)列(按一定次序排列的一列數(shù)稱為數(shù)列(sequence of number).數(shù)列中的每一個(gè)數(shù)都叫做這個(gè)數(shù)列的項(xiàng).排在第一位的數(shù)稱為這個(gè)數(shù)列的第1項(xiàng)(通常也叫做首項(xiàng)),排在第二位的數(shù)稱為這個(gè)數(shù)列的第2項(xiàng)……排在第n位的數(shù)稱為這個(gè)數(shù)列的第n項(xiàng).所以,數(shù)列的一般形式可以寫成a1,a2,a3,…,an,…簡記為{an},)的第1項(xiàng)(或前若干項(xiàng)),并給出數(shù)列的某一項(xiàng)與它的前一項(xiàng)(或前若干項(xiàng))的關(guān)系式來表示數(shù)列,這種表示數(shù)列的式子叫做這個(gè)數(shù)列的遞推公式.遞推公式是數(shù)列所特有的表示法,它包含兩個(gè)部分,一是遞推關(guān)系,一是初始條件,二者缺一不可.----還需要一個(gè)結(jié)論.就是一個(gè)規(guī)律.遞推公式:如果一個(gè)數(shù)列的第n項(xiàng)an與該數(shù)列的其他一項(xiàng)或多項(xiàng)之間存在對應(yīng)關(guān)系的,這個(gè)關(guān)系就稱為該數(shù)列的遞推公式.例如斐波納契數(shù)列的遞推公式為an=an-1+an-2 等差數(shù)列遞推公式:an=an-1+d 等比數(shù)列遞推公式:bn=bn-1×q

        三、C語言用遞推和遞歸兩種算法完成斐波那契數(shù)列的計(jì)算,給一下代碼

        //遞歸法

        int fibo1(int n)

        {

        if( n == 1 || n == 2) return 1;

        else return fibo1(n-1)+fibo1(n-2);

        }

        //遞推法

        int fibo2(int n)

        {

        int f0=1,f1=1,f;

        if (n<2)

        return 1;

        for(int i=2;i<n-1;i++)

        {

        f=f0+f1;

        f0=f1;

        f1=f;

        }

        return f;

        }

        區(qū)別:遞推是直接使用已知的條件去推出未知的條件;遞歸則是將大問題逐漸轉(zhuǎn)化為若干個(gè)相同的子問題,直到得到已知的最小子問題,再回溯依次得到父問題的答案。是由未知到已知,再從已知到未知。對于復(fù)雜的問題,遞歸把問題簡單化,讀起來易懂。

        四、迭代算法和遞歸算法的異同?

        迭代算法是用計(jì)算機(jī)解決問題的一種基本方法。它利用計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度快、適合做重復(fù)性操作的特點(diǎn),讓計(jì)算機(jī)對一組指令(或一定步驟)進(jìn)行重復(fù)執(zhí)行,在每次執(zhí)行這組指令(或這些步驟)時(shí),都從變量的原值推出它的一個(gè)新值。

        利用迭代算法解決問題,需要做好以下三個(gè)方面的工作:

        一、確定迭代變量。在可以用迭代算法解決的問題中,至少存在一個(gè)直接或間接地不斷由舊值遞推出新值的變量,這個(gè)變量就是迭代變量。

        二、建立迭代關(guān)系式。所謂迭代關(guān)系式,指如何從變量的前一個(gè)值推出其下一個(gè)值的公式(或關(guān)系)。迭代關(guān)系式的建立是解決迭代問題的關(guān)鍵,通常可以使用遞推或倒推的方法來完成。

        三、對迭代過程進(jìn)行控制。在什么時(shí)候結(jié)束迭代過程?這是編寫迭代程序必須考慮的問題。不能讓迭代過程無休止地重復(fù)執(zhí)行下去。迭代過程的控制通常可分為兩種情況:一種是所需的迭代次數(shù)是個(gè)確定的值,可以計(jì)算出來;另一種是所需的迭代次數(shù)無法確定。對于前一種情況,可以構(gòu)建一個(gè)固定次數(shù)的循環(huán)來實(shí)現(xiàn)對迭代過程的控制;對于后一種情況,需要進(jìn)一步分析出用來結(jié)束迭代過程的條件。

        例 1 : 一個(gè)飼養(yǎng)場引進(jìn)一只剛出生的新品種兔子,這種兔子從出生的下一個(gè)月開始,每月新生一只兔子,新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去,問到第 12 個(gè)月時(shí),該飼養(yǎng)場共有兔子多少只?

        分析: 這是一個(gè)典型的遞推問題。我們不妨假設(shè)第 1 個(gè)月時(shí)兔子的只數(shù)為 u 1 ,第 2 個(gè)月時(shí)兔子的只數(shù)為 u 2 ,第 3 個(gè)月時(shí)兔子的只數(shù)為 u 3 ,……根據(jù)題意,“這種兔子從出生的下一個(gè)月開始,每月新生一只兔子”,則有

        u 1 = 1 , u 2 = u 1 + u 1 × 1 = 2 , u 3 = u 2 + u 2 × 1 = 4 ,……

        根據(jù)這個(gè)規(guī)律,可以歸納出下面的遞推公式:

        u n = u n - 1 × 2 (n ≥ 2)

        對應(yīng) u n 和 u n - 1 ,定義兩個(gè)迭代變量 y 和 x ,可將上面的遞推公式轉(zhuǎn)換成如下迭代關(guān)系:

        y=x*2

        x=y

        讓計(jì)算機(jī)對這個(gè)迭代關(guān)系重復(fù)執(zhí)行 11 次,就可以算出第 12 個(gè)月時(shí)的兔子數(shù)。參考程序如下:

        cls

        x=1

        for i=2 to 12

        y=x*2

        x=y

        next i

        print y

        end

        例 2 : 阿米巴用簡單分裂的方式繁殖,它每分裂一次要用 3 分鐘。將若干個(gè)阿米巴放在一個(gè)盛滿營養(yǎng)參液的容器內(nèi), 45 分鐘后容器內(nèi)充滿了阿米巴。已知容器最多可以裝阿米巴 2 20 個(gè)。試問,開始的時(shí)候往容器內(nèi)放了多少個(gè)阿米巴?請編程序算出。

        分析: 根據(jù)題意,阿米巴每 3 分鐘分裂一次,那么從開始的時(shí)候?qū)⒚装头湃肴萜骼锩?,?45 分鐘后充滿容器,需要分裂 45/3=15 次。而“容器最多可以裝阿米巴 2 20 個(gè)”,即阿米巴分裂 15 次以后得到的個(gè)數(shù)是 2 20 。題目要求我們計(jì)算分裂之前的阿米巴數(shù),不妨使用倒推的方法,從第 15 次分裂之后的 2 20 個(gè),倒推出第 15 次分裂之前(即第 14 次分裂之后)的個(gè)數(shù),再進(jìn)一步倒推出第 13 次分裂之后、第 12 次分裂之后、……第 1 次分裂之前的個(gè)數(shù)。

        設(shè)第 1 次分裂之前的個(gè)數(shù)為 x 0 、第 1 次分裂之后的個(gè)數(shù)為 x 1 、第 2 次分裂之后的個(gè)數(shù)為 x 2 、……第 15 次分裂之后的個(gè)數(shù)為 x 15 ,則有

        x 14 =x 15 /2 、 x 13 =x 14 /2 、…… x n-1 =x n /2 (n ≥ 1)

        因?yàn)榈?15 次分裂之后的個(gè)數(shù) x 15 是已知的,如果定義迭代變量為 x ,則可以將上面的倒推公式轉(zhuǎn)換成如下的迭代公式:

        x=x/2 ( x 的初值為第 15 次分裂之后的個(gè)數(shù) 2 20 )

        讓這個(gè)迭代公式重復(fù)執(zhí)行 15 次,就可以倒推出第 1 次分裂之前的阿米巴個(gè)數(shù)。因?yàn)樗璧牡螖?shù)是個(gè)確定的值,我們可以使用一個(gè)固定次數(shù)的循環(huán)來實(shí)現(xiàn)對迭代過程的控制。參考程序如下:

        cls

        x=2^20

        for i=1 to 15

        x=x/2

        next i

        print x end

        例 3 : 驗(yàn)證谷角猜想。日本數(shù)學(xué)家谷角靜夫在研究自然數(shù)時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)奇怪現(xiàn)象:對于任意一個(gè)自然數(shù) n ,若 n 為偶數(shù),則將其除以 2 ;若 n 為奇數(shù),則將其乘以 3 ,然后再加 1 。如此經(jīng)過有限次運(yùn)算后,總可以得到自然數(shù) 1 。人們把谷角靜夫的這一發(fā)現(xiàn)叫做“谷角猜想”。

        要求:編寫一個(gè)程序,由鍵盤輸入一個(gè)自然數(shù) n ,把 n 經(jīng)過有限次運(yùn)算后,最終變成自然數(shù) 1 的全過程打印出來。

        分析: 定義迭代變量為 n ,按照谷角猜想的內(nèi)容,可以得到兩種情況下的迭代關(guān)系式:當(dāng) n 為偶數(shù)時(shí), n=n/2 ;當(dāng) n 為奇數(shù)時(shí), n=n*3+1 。用 QBASIC 語言把它描述出來就是:

        if n 為偶數(shù) then

        n=n/2

        else

        n=n*3+1

        end if

        這就是需要計(jì)算機(jī)重復(fù)執(zhí)行的迭代過程。這個(gè)迭代過程需要重復(fù)執(zhí)行多少次,才能使迭代變量 n 最終變成自然數(shù) 1 ,這是我們無法計(jì)算出來的。因此,還需進(jìn)一步確定用來結(jié)束迭代過程的條件。仔細(xì)分析題目要求,不難看出,對任意給定的一個(gè)自然數(shù) n ,只要經(jīng)過有限次運(yùn)算后,能夠得到自然數(shù) 1 ,就已經(jīng)完成了驗(yàn)證工作。因此,用來結(jié)束迭代過程的條件可以定義為: n=1 。參考程序如下:

        cls

        input "Please input n=";n

        do until n=1

        if n mod 2=0 then

        rem 如果 n 為偶數(shù),則調(diào)用迭代公式 n=n/2

        n=n/2

        print "—";n;

        else

        n=n*3+1

        print "—";n;

        end if

        loop

        end

        迭代法

        迭代法是用于求方程或方程組近似根的一種常用的算法設(shè)計(jì)方法。設(shè)方程為f(x)=0,用某種數(shù)學(xué)方法導(dǎo)出等價(jià)的形式x=g(x),然后按以下步驟執(zhí)行:

        (1) 選一個(gè)方程的近似根,賦給變量x0;

        (2) 將x0的值保存于變量x1,然后計(jì)算g(x1),并將結(jié)果存于變量x0;

        (3) 當(dāng)x0與x1的差的絕對值還小于指定的精度要求時(shí),重復(fù)步驟(2)的計(jì)算。

        若方程有根,并且用上述方法計(jì)算出來的近似根序列收斂,則按上述方法求得的x0就認(rèn)為是方程的根。上述算法用C程序的形式表示為:

        【算法】迭代法求方程的根

        { x0=初始近似根;

        do {

        x1=x0;

        x0=g(x1); /*按特定的方程計(jì)算新的近似根*/

        } while ( fabs(x0-x1)>Epsilon);

        printf(“方程的近似根是%f\n”,x0);

        }

        迭代算法也常用于求方程組的根,令

        X=(x0,x1,…,xn-1)

        設(shè)方程組為:

        xi=gi(X) (I=0,1,…,n-1)

        則求方程組根的迭代算法可描述如下:

        【算法】迭代法求方程組的根

        { for (i=0;i

        x=初始近似根;

        do {

        for (i=0;i

        y=x;

        for (i=0;i

        x=gi(X);

        for (delta=0.0,i=0;i

        if (fabs(y-x)>delta) delta=fabs(y-x);

        } while (delta>Epsilon);

        for (i=0;i

        printf(“變量x[%d]的近似根是 %f”,I,x);

        printf(“\n”);

        }

        具體使用迭代法求根時(shí)應(yīng)注意以下兩種可能發(fā)生的情況:

        (1) 如果方程無解,算法求出的近似根序列就不會(huì)收斂,迭代過程會(huì)變成死循環(huán),因此在使用迭代算法前應(yīng)先考察方程是否有解,并在程序中對迭代的次數(shù)給予限制;

        (2) 方程雖然有解,但迭代公式選擇不當(dāng),或迭代的初始近似根選擇不合理,也會(huì)導(dǎo)致迭代失敗。

        遞歸

        遞歸是設(shè)計(jì)和描述算法的一種有力的工具,由于它在復(fù)雜算法的描述中被經(jīng)常采用,為此在進(jìn)一步介紹其他算法設(shè)計(jì)方法之前先討論它。

        能采用遞歸描述的算法通常有這樣的特征:為求解規(guī)模為N的問題,設(shè)法將它分解成規(guī)模較小的問題,然后從這些小問題的解方便地構(gòu)造出大問題的解,并且這些規(guī)模較小的問題也能采用同樣的分解和綜合方法,分解成規(guī)模更小的問題,并從這些更小問題的解構(gòu)造出規(guī)模較大問題的解。特別地,當(dāng)規(guī)模N=1時(shí),能直接得解。

        【問題】 編寫計(jì)算斐波那契(Fibonacci)數(shù)列的第n項(xiàng)函數(shù)fib(n)。

        斐波那契數(shù)列為:0、1、1、2、3、……,即:

        fib(0)=0;

        fib(1)=1;

        fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2) (當(dāng)n>1時(shí))。

        寫成遞歸函數(shù)有:

        int fib(int n)

        { if (n==0) return 0;

        if (n==1) return 1;

        if (n>1) return fib(n-1)+fib(n-2);

        }

        遞歸算法的執(zhí)行過程分遞推和回歸兩個(gè)階段。在遞推階段,把較復(fù)雜的問題(規(guī)模為n)的求解推到比原問題簡單一些的問題(規(guī)模小于n)的求解。例如上例中,求解fib(n),把它推到求解fib(n-1)和fib(n-2)。也就是說,為計(jì)算fib(n),必須先計(jì)算fib(n-1)和fib(n- 2),而計(jì)算fib(n-1)和fib(n-2),又必須先計(jì)算fib(n-3)和fib(n-4)。依次類推,直至計(jì)算fib(1)和fib(0),分別能立即得到結(jié)果1和0。在遞推階段,必須要有終止遞歸的情況。例如在函數(shù)fib中,當(dāng)n為1和0的情況。

        在回歸階段,當(dāng)獲得最簡單情況的解后,逐級返回,依次得到稍復(fù)雜問題的解,例如得到fib(1)和fib(0)后,返回得到fib(2)的結(jié)果,……,在得到了fib(n-1)和fib(n-2)的結(jié)果后,返回得到fib(n)的結(jié)果。

        在編寫遞歸函數(shù)時(shí)要注意,函數(shù)中的局部變量和參數(shù)知識(shí)局限于當(dāng)前調(diào)用層,當(dāng)遞推進(jìn)入“簡單問題”層時(shí),原來層次上的參數(shù)和局部變量便被隱蔽起來。在一系列“簡單問題”層,它們各有自己的參數(shù)和局部變量。

        由于遞歸引起一系列的函數(shù)調(diào)用,并且可能會(huì)有一系列的重復(fù)計(jì)算,遞歸算法的執(zhí)行效率相對較低。當(dāng)某個(gè)遞歸算法能較方便地轉(zhuǎn)換成遞推算法時(shí),通常按遞推算法編寫程序。例如上例計(jì)算斐波那契數(shù)列的第n項(xiàng)的函數(shù)fib(n)應(yīng)采用遞推算法,即從斐波那契數(shù)列的前兩項(xiàng)出發(fā),逐次由前兩項(xiàng)計(jì)算出下一項(xiàng),直至計(jì)算出要求的第n項(xiàng)。

        【問題】 組合問題

        問題描述:找出從自然數(shù)1、2、……、n中任取r個(gè)數(shù)的所有組合。例如n=5,r=3的所有組合為: (1)5、4、3 (2)5、4、2 (3)5、4、1

        (4)5、3、2 (5)5、3、1 (6)5、2、1

        (7)4、3、2 (8)4、3、1 (9)4、2、1

        (10)3、2、1

        分析所列的10個(gè)組合,可以采用這樣的遞歸思想來考慮求組合函數(shù)的算法。設(shè)函數(shù)為void comb(int m,int k)為找出從自然數(shù)1、2、……、m中任取k個(gè)數(shù)的所有組合。當(dāng)組合的第一個(gè)數(shù)字選定時(shí),其后的數(shù)字是從余下的m-1個(gè)數(shù)中取k-1數(shù)的組合。這就將求m 個(gè)數(shù)中取k個(gè)數(shù)的組合問題轉(zhuǎn)化成求m-1個(gè)數(shù)中取k-1個(gè)數(shù)的組合問題。設(shè)函數(shù)引入工作數(shù)組a[ ]存放求出的組合的數(shù)字,約定函數(shù)將確定的k個(gè)數(shù)字組合的第一個(gè)數(shù)字放在a[k]中,當(dāng)一個(gè)組合求出后,才將a[ ]中的一個(gè)組合輸出。第一個(gè)數(shù)可以是m、m-1、……、k,函數(shù)將確定組合的第一個(gè)數(shù)字放入數(shù)組后,有兩種可能的選擇,因還未去頂組合的其余元素,繼續(xù)遞歸去確定;或因已確定了組合的全部元素,輸出這個(gè)組合。細(xì)節(jié)見以下程序中的函數(shù)comb。

        【程序】

        # include

        # define MAXN 100

        int a[MAXN];

        void comb(int m,int k)

        { int i,j;

        for (i=m;i>=k;i--)

        { a[k]=i;

        if (k>1)

        comb(i-1,k-1);

        else

        { for (j=a[0];j>0;j--)

        printf(“%4d”,a[j]);

        printf(“\n”);

        }

        }

        }

        void main()

        { a[0]=3;

        comb(5,3);

        }

        【問題】 背包問題

        問題描述:有不同價(jià)值、不同重量的物品n件,求從這n件物品中選取一部分物品的選擇方案,使選中物品的總重量不超過指定的限制重量,但選中物品的價(jià)值之和最大。

        設(shè)n 件物品的重量分別為w0、w1、…、wn-1,物品的價(jià)值分別為v0、v1、…、vn-1。采用遞歸尋找物品的選擇方案。設(shè)前面已有了多種選擇的方案,并保留了其中總價(jià)值最大的方案于數(shù)組option[ ],該方案的總價(jià)值存于變量maxv。當(dāng)前正在考察新方案,其物品選擇情況保存于數(shù)組cop[ ]。假定當(dāng)前方案已考慮了前i-1件物品,現(xiàn)在要考慮第i件物品;當(dāng)前方案已包含的物品的重量之和為tw;至此,若其余物品都選擇是可能的話,本方案能達(dá)到的總價(jià)值的期望值為tv。算法引入tv是當(dāng)一旦當(dāng)前方案的總價(jià)值的期望值也小于前面方案的總價(jià)值maxv時(shí),繼續(xù)考察當(dāng)前方案變成無意義的工作,應(yīng)終止當(dāng)前方案,立即去考察下一個(gè)方案。因?yàn)楫?dāng)方案的總價(jià)值不比maxv大時(shí),該方案不會(huì)被再考察,這同時(shí)保證函數(shù)后找到的方案一定會(huì)比前面的方案更好。

        對于第i件物品的選擇考慮有兩種可能:

        (1) 考慮物品i被選擇,這種可能性僅當(dāng)包含它不會(huì)超過方案總重量限制時(shí)才是可行的。選中后,繼續(xù)遞歸去考慮其余物品的選擇。

        (2) 考慮物品i不被選擇,這種可能性僅當(dāng)不包含物品i也有可能會(huì)找到價(jià)值更大的方案的情況。

        按以上思想寫出遞歸算法如下:

        try(物品i,當(dāng)前選擇已達(dá)到的重量和,本方案可能達(dá)到的總價(jià)值tv)

        { /*考慮物品i包含在當(dāng)前方案中的可能性*/

        if(包含物品i是可以接受的)

        { 將物品i包含在當(dāng)前方案中;

        if (i

        try(i+1,tw+物品i的重量,tv);

        else

        /*又一個(gè)完整方案,因?yàn)樗惹懊娴姆桨负?,以它作為最佳方?/

        以當(dāng)前方案作為臨時(shí)最佳方案保存;

        恢復(fù)物品i不包含狀態(tài);

        }

        /*考慮物品i不包含在當(dāng)前方案中的可能性*/

        if (不包含物品i僅是可男考慮的)

        if (i

        try(i+1,tw,tv-物品i的價(jià)值);

        else

        /*又一個(gè)完整方案,因它比前面的方案好,以它作為最佳方案*/

        以當(dāng)前方案作為臨時(shí)最佳方案保存;

        }

        為了理解上述算法,特舉以下實(shí)例。設(shè)有4件物品,它們的重量和價(jià)值見表:

        物品 0 1 2 3

        重量 5 3 2 1

        價(jià)值 4 4 3 1

        并設(shè)限制重量為7。則按以上算法,下圖表示找解過程。由圖知,一旦找到一個(gè)解,算法就進(jìn)一步找更好的佳。如能判定某個(gè)查找分支不會(huì)找到更好的解,算法不會(huì)在該分支繼續(xù)查找,而是立即終止該分支,并去考察下一個(gè)分支。

        按上述算法編寫函數(shù)和程序如下:

        【程序】

        # include

        # define N 100

        double limitW,totV,maxV;

        int option[N],cop[N];

        struct { double weight;

        double value;

        }a[N];

        int n;

        void find(int i,double tw,double tv)

        { int k;

        /*考慮物品i包含在當(dāng)前方案中的可能性*/

        if (tw+a.weight<=limitW)

        { cop=1;

        if (i

        else

        { for (k=0;k

        option[k]=cop[k];

        maxv=tv;

        }

        cop=0;

        }

        /*考慮物品i不包含在當(dāng)前方案中的可能性*/

        if (tv-a.value>maxV)

        if (i

        else

        { for (k=0;k

        option[k]=cop[k];

        maxv=tv-a.value;

        }

        }

        void main()

        { int k;

        double w,v;

        printf(“輸入物品種數(shù)\n”);

        scanf((“%d”,&n);

        printf(“輸入各物品的重量和價(jià)值\n”);

        for (totv=0.0,k=0;k

        { scanf(“%1f%1f”,&w,&v);

        a[k].weight=w;

        a[k].value=v;

        totV+=V;

        }

        printf(“輸入限制重量\n”);

        scanf(“%1f”,&limitV);

        maxv=0.0;

        for (k=0;k find(0,0.0,totV);

        for (k=0;k

        if (option[k]) printf(“%4d”,k+1);

        printf(“\n總價(jià)值為%.2f\n”,maxv);

        }

        作為對比,下面以同樣的解題思想,考慮非遞歸的程序解。為了提高找解速度,程序不是簡單地逐一生成所有候選解,而是從每個(gè)物品對候選解的影響來形成值得進(jìn)一步考慮的候選解,一個(gè)候選解是通過依次考察每個(gè)物品形成的。對物品i的考察有這樣幾種情況:當(dāng)該物品被包含在候選解中依舊滿足解的總重量的限制,該物品被包含在候選解中是應(yīng)該繼續(xù)考慮的;反之,該物品不應(yīng)該包括在當(dāng)前正在形成的候選解中。同樣地,僅當(dāng)物品不被包括在候選解中,還是有可能找到比目前臨時(shí)最佳解更好的候選解時(shí),才去考慮該物品不被包括在候選解中;反之,該物品不包括在當(dāng)前候選解中的方案也不應(yīng)繼續(xù)考慮。對于任一值得繼續(xù)考慮的方案,程序就去進(jìn)一步考慮下一個(gè)物品。

        【程序】

        # include

        # define N 100

        double limitW;

        int cop[N];

        struct ele { double weight;

        double value;

        } a[N];

        int k,n;

        struct { int ;

        double tw;

        double tv;

        }twv[N];

        void next(int i,double tw,double tv)

        { twv.=1;

        twv.tw=tw;

        twv.tv=tv;

        }

        double find(struct ele *a,int n)

        { int i,k,f;

        double maxv,tw,tv,totv;

        maxv=0;

        for (totv=0.0,k=0;k

        totv+=a[k].value;

        next(0,0.0,totv);

        i=0;

        While (i>=0)

        { f=twv.;

        tw=twv.tw;

        tv=twv.tv;

        switch(f)

        { case 1: twv.++;

        if (tw+a.weight<=limitW)

        if (i

        { next(i+1,tw+a.weight,tv);

        i++;

        }

        else

        { maxv=tv;

        for (k=0;k

        cop[k]=twv[k].!=0;

        }

        break;

        case 0: i--;

        break;

        default: twv.=0;

        if (tv-a.value>maxv)

        if (i

        { next(i+1,tw,tv-a.value);

        i++;

        }

        else

        { maxv=tv-a.value;

        for (k=0;k

        cop[k]=twv[k].!=0;

        }

        break;

        }

        }

        return maxv;

        }

        void main()

        { double maxv;

        printf(“輸入物品種數(shù)\n”);

        scanf((“%d”,&n);

        printf(“輸入限制重量\n”);

        scanf(“%1f”,&limitW);

        printf(“輸入各物品的重量和價(jià)值\n”);

        for (k=0;k

        scanf(“%1f%1f”,&a[k].weight,&a[k].value);

        maxv=find(a,n);

        printf(“\n選中的物品為\n”);

        for (k=0;k

        if (option[k]) printf(“%4d”,k+1);

        printf(“\n總價(jià)值為%.2f\n”,maxv);

        }

        遞歸的基本概念和特點(diǎn)

        程序調(diào)用自身的編程技巧稱為遞歸( recursion)。

        一個(gè)過程或函數(shù)在其定義或說明中又直接或間接調(diào)用自身的一種方法,它通常把一個(gè)大型復(fù)雜的問題層層轉(zhuǎn)化為一個(gè)與原問題相似的規(guī)模較小的問題來求解,遞歸策略只需少量的程序就可描述出解題過程所需要的多次重復(fù)計(jì)算,大大地減少了程序的代碼量。遞歸的能力在于用有限的語句來定義對象的無限集合。用遞歸思想寫出的程序往往十分簡潔易懂。

        一般來說,遞歸需要有邊界條件、遞歸前進(jìn)段和遞歸返回段。當(dāng)邊界條件不滿足時(shí),遞歸前進(jìn);當(dāng)邊界條件滿足時(shí),遞歸返回。

        注意:

        (1) 遞歸就是在過程或函數(shù)里調(diào)用自身;

        (2) 在使用遞增歸策略時(shí),必須有一個(gè)明確的遞歸結(jié)束條件,稱為遞歸出口。

        以上就是關(guān)于遞推算法和遞歸的區(qū)別相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。


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