Questions tagged «recursion»

从MSDN引用有关StackOverflowException的信息： 当执行堆栈溢出时引发的异常，因为它包含太多的嵌套方法调用。 Too many这里很模糊。我怎么知道什么时候真的太多了？数千个函数调用？百万？我认为它必须以某种方式与计算机中的内存量相关联，但是是否可以提出一个大致准确的数量级？ 我对此很担心，因为我正在开发一个涉及大量使用递归结构和递归函数调用的项目。我不希望我的应用程序在开始用于多个小型测试时会失败。

15 .net  exceptions  recursion  stackoverflow 

给定任意双递归函数，将如何计算其运行时间？ 例如（用伪代码）： int a(int x){ if (x < = 0) return 1010; else return b(x-1) + a(x-1); } int b(int y){ if (y <= -5) return -2; else return b(a(y-1)); } 或类似的规定。 一个人可以或应该使用什么方法来确定类似的东西？

15 recursion  big-o  runtime 

每次都针对以JVM为目标的新编程语言进行讨论，不可避免地会有人说： “ JVM不支持尾调用优化，因此我预计会有很多爆炸式堆栈” 该主题有成千上万的变体。 现在，我知道某些语言（例如Clojure）具有可以使用的特殊递归结构。 我不明白的是：缺少尾部呼叫优化有多严重？我什么时候应该担心呢？ 我感到困惑的主要根源可能是因为Java是有史以来最成功的语言之一，而且相当多的JVM语言似乎运行得很好。这怎么可能，如果缺乏TCO的是真的任何关注？

14 recursion  stack  stackoverflow  tail-call 

我只是有一个疑问。以下子例程（例如，在列表中搜索元素）的末尾具有return语句： list *search_list(list *l, item_type x) { if (l == NULL) return(NULL); if (l->item == x) return(l); else return( search_list(l->next, x) ); } 我无法在最后获得return语句的意义（即return search_list（l-> next，x））。如果有人可以使用堆栈模型来解释这个概念，那将非常有帮助。

14 functions  recursion 

按照目前的情况，这个问题并不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实，参考或专业知识的支持，但是这个问题可能会引起辩论，争论，民意调查或扩展讨论。如果您认为此问题可以解决并且可以重新提出，请访问帮助中心以获取指导。 6年前关闭。 我知道什么是递归（当一个patten在其内部重新出现时，通常是一个函数，在有条件的突破后会在其一行上调用自己...对吗？），如果我仔细研究它们，我就能理解递归函数。我的问题是，当我看到新的示例时，最初总是很困惑。如果我看到一个循环，或者一个映射，压缩，嵌套，多态调用等，我仅通过查看就知道发生了什么。当我看到递归代码时，我的思考过程通常是“这是wtf吗？” 其次是“哦，这是递归的”，其次是“如果他们说可以的话，我想它一定有用。” 那么，您在此方面有什么技巧/计划/资源来培养技能吗？递归是一个很奇怪的概念，因此我认为解决它的方法可能同样很奇怪而且很模糊。

13 learning  functional-programming  lisp  haskell  recursion 

（请注意，我将问题放在这里是因为它是关于它的概念机制，而不是编码问题） 我当时正在开发一个小型程序，该程序在其等式中使用了斐波那契数列，但是我注意到，如果超过一定数，它会变得非常缓慢，在谷歌上徘徊了一段时间，我偶然发现了Haskell中一种称为的技术Memoization，他们展示了这样的代码： -- Traditional implementation of fibonacci, hangs after about 30 slow_fib :: Int -> Integer slow_fib 0 = 0 slow_fib 1 = 1 slow_fib n = slow_fib (n-2) + slow_fib (n-1) -- Memorized variant is near instant even after 10000 memoized_fib :: Int -> Integer memoized_fib = (map fib …

12 haskell  recursion 

我一直在研究递归函数，很显然，它们是可以自我调用的函数，并且不使用迭代/循环（否则它将不是递归函数）。 但是，在网上浏览示例（8皇后递归问题）时，我发现此功能： private boolean placeQueen(int rows, int queens, int n) { boolean result = false; if (row < n) { while ((queens[row] < n - 1) && !result) { queens[row]++; if (verify(row,queens,n)) { ok = placeQueen(row + 1,queens,n); } } if (!result) { queens[row] = -1; } }else{ result = …

12 java  recursion 

我对C ++的基础知识有很好的基本了解，也对递归的工作方式也有了解。我遇到了一些问题，例如经典的八皇后问题和使用回溯法解决数独问题。 我意识到我对此一无所知，似乎无法回想起递归堆栈并重新开始以解决问题的想法。用笔和纸似乎很容易，但是在为此编写代码时，我对如何开始解决这些问题感到困惑。 如果有一个针对初学者的教程，或者有一本很好的书涵盖了这些内容，那将是很有帮助的。如果有人可以阐明这个话题或给我一些有关体面参考的链接，我将不胜感激。 是的，我确实知道使用功能语言会更容易，但是我也想了解命令式语言的实现。

12 c++  recursion 

递归 -众所周知-是其中的一个问题-绕回头就像在编程之旅中取得“里程碑”。 但是，当涉及到在现实世界中实际使用它时-仅了解递归的机制还不够-在递归是最合适的解决方案的同时，还必须了解问题的性质。 所以我的问题是... 什么是需要递归解决的“问题模式” 是递归形式的“分而治之”策略还是形式的“代码重用”，或者是一种设计模式 您能否举一个现实世界中的示例为例，其中想到递归作为直接解决方案 -更新- 许多答案都将“实际问题”称为遍历树，阶乘等。我更喜欢“真正的实际问题”-让我举个例子... 我们有一个大的文本夹（大约30 MB的文本作为的链接列表structs），我们需要为全文搜索创建一个索引。我们需要将整个索引保留在内存中，然后每10分钟重新为文本建立索引。 每隔10分钟，我们会将整个文本（两个链接列表，逐行）与新生成的文本块进行比较-以查看更改了哪行-然后我们将仅对该行重新索引-这样我们可以避免不必重新索引整个文本。记住-我们需要找到两个30 MB链表之间的差异点。 我的一位同事提出了一个很棒的程序，该程序使用HEAVY递归比较行-然后收集卡盘在阵列中不同的位置-是的，我知道这听起来很令人困惑-递归如何在这里提供帮助-但它做了。 关键是-他怎么看待大量使用递归可以巧妙地解决这个问题？

11 recursion 

我查看了http://programming.lispdream.com/blog/2011/06/recursion-vs-iteration/，发现在他执行阶乘函数的递归和迭代实现时，迭代实际上需要更长的时间给定n = 1,000。我不知道为什么（他没有解释，而是说这是对读者的练习）。对不起，我很陌生。

11 algorithms  lisp  recursion 

有时在面试中，我可能会使用递归来解决问题（例如，添加1到无限精度整数），或者当问题本身适合使用递归时。有时，可能是由于大量使用递归来解决问题，因此，不用考虑太多，就使用递归来解决问题。 但是，在决定使用递归解决问题之前，应考虑哪些因素？ 我有一些想法： 如果我们对每次都减半的数据使用递归，那么使用递归似乎没有问题，因为所有可以容纳16GB RAM甚至8TB硬盘的数据都可以通过深度仅为42层的递归进行处理。（因此不会出现堆栈溢出（我认为在某些环境中，堆栈的深度可以达到4000层，远超过42级，但是同时，这还取决于您拥有多少局部变量，因为每个调用堆栈占用的内存更多）如果有很多局部变量，则是确定堆栈溢出的是内存大小而不是级别）。 如果您使用纯递归来计算斐波那契数，那么您真的要担心时间复杂性，除非您缓存中间结果。 以及如何添加1到无限精度整数？也许这是有争议的，例如，您将使用长度为3000位数或4000位数的数字，以至于它会导致堆栈溢出吗？我没想到，但是答案可能不是，我们不应该使用递归，而应该使用普通循环，因为如果在某些应用程序中，该数字确实需要4000位数长，以检查某些数字，该怎么办？数字的属性，例如数字是否为质数。 最终的问题是：在决定使用递归解决问题之前，有哪些注意事项？

10 algorithms  recursion 

我正在实现一个算法，该算法将在计算上非常复杂，并且想要尝试确保我没有做不必要的工作。 有一个nxnxn立方晶格，例如，如果n = 2，则由（0,0,0），（0,1,0），（1,0,0），（1,1,0），（0， 1,1），（0,0,1），（1,0,1），（1,1,1）。 从这个格子中，我将递归地生成所有m点的集合，例如： solve(set_of_points) { if set_of_points.size = m, finish do some useful computation here for each point in lattice not in set_of_points: solve(set_of_points + new_point); } 然后可以从一个空的set_of_points开始调用。 问题的本质是，我实际上不需要m个点的所有排列，而只需要在立方体自然对称下唯一的那些点。 例如，拿一个2x2x2的多维数据集，并假设我们希望所有1点的集合。在以上基本算法下，有8个不同的1点集。 但是，使用立方体的对称性，我们可以将其减少到1个唯一的1点集，因为在立方体的对称性下所有原始的8个点都是等效的（在这种情况下，它们都是“角”）。 如果立方体是2x2x2且m = 2，则基本算法中有28个集合，但是在对称情况下，该集合减少为3个（例如{（0,0,0），（1,0,0）}，{（0 ，0,0），（1,1,0）}，{（0,0,0），（1,1,1）}） 显然，对3个点集进行计算要比28个点好得多，所以我的问题是如何不生成与已经生成的点对称对称的点集？或者，如果这不可能，那么我如何至少减少套数。 （请注意-如果m = 1，这相对容易-只需选择比其他任何一个顶点更接近（0,0,0）的点，并且边界处会有一点毛刺。这是因为m> 1成为一个真正的问题）

10 algorithms  recursion 

已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 6年前关闭。 递归的优点是什么？ 某些编程语言可以优化尾部递归，但是，总的来说，递归比常规循环消耗更多的资源。 是否可以具有某些递归函数的迭代版本？

10 recursion  advantages