递归实现原则

级别:★☆☆☆☆
标签:「递归」「四条递归实现基本原则」
作者: 陈彬
审校: QiShare团队

引言:这篇文章主要讲述递归实现原则。为了方便理解,每个原则都会对应的段代码实例。

一、定义:

目前我查到的资料中关于递归解释有两种:

  • 程序调用自身的编程技巧称为递归。(源于知识丰厚的度娘)
  • 当一个函数用它自己来定义时就称为是递归。(源于数据结构与算法分析书籍)

第一种说法比较直接的描述了递归在程序的实现,具体实现见下面实现原则暂不赘述,而第二种说法偏向于算法,利用数学知识更方便理解,如函数F(X)=2F(X-1)+X

二、四条实现基本原则:

1. 基准情形:

必须总有某些基准情形,它无需递归就能解除。如求斐波那契数,输入1无需递归直接返回1,见图1-1:

递归实现原则_第1张图片
图1-1

如若无基准情形传入1后,由于非负数整数X-2操作会导致越界,产生超大数,该超大数还会继续进行求斐波那契数操作,由于栈大小远小于该超大数最终会发生栈溢出问题。假如栈足够大能包容超大数量函数调度,求斐波那契数会从超大数再到0,形成循环。运行结果见图1-2。

递归实现原则_第2张图片
图2-2

PS:在做demo时,发现一有趣问题,我定义求斐波那契数函数参数类型是无符号整形,我传入了-1,结果编译通过并且执行了,笑而不语。

2. 不断推进:

对于那些需要递归求解的情形,每一次递归调用都必须要是求解状况朝基准情形的方向推进。如使用函数F(X)=2*F(X-1)+X*X计算所需的值,当我输入正整数5时,它的递归推进方向是F(5)->F(4)->F(3)->F(2)->F(1)->F(0),其中F(0)是基准情形,详细见图2-1。如果我传入了-1,它的递归推进方向是F(-1)->F(-2)->F(-3)->F(-4)->F(-5)->F(-6)…->F(∞),离基准情形越来越远最终会发生栈溢出问题。详细见图2-2。

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图2-1
图2-2
3. 设计原则:

假设所有的递归调用都能运行。以上面求斐波那契数为例,假如求2000000的斐波那契数,由于递归函数调用次数过多,超过了分配的栈大小,导致栈溢出,见图3-1。所以从理论上讲,上面的求斐波那契数函数递归实现不符合设计法则。之前永旺同学已写过一篇关于尾递归优化文章,相关内容见:iOS objc_msgSend尾调用优化机制详解。 或者将求斐波那契数递归实现转换成for循环求值,见图3-2。

PS:求2000000的斐波那契数只是为了说明这个原则,其实2000000的斐波那契数早已经超过了NSUInteger的上限了,手动滑稽。

图3-1
递归实现原则_第4张图片
图3-2
4. 合成效益原则:

在求解一个问题的同一实例时,切勿在不同的递归调用中做重复工作。以第三条原则中递归方式求斐波那契数函数为例,求5的斐波那契数,在递归过程中的函数调用详情见图4-1,其中好多工作是重复的。这些重复性工作同样会消耗系统资源,增加运行时间。例如以第三条原则中递归方式求40的斐波那契数时,大概耗时2秒见图4-2,若以for方法求40的斐波那契数,耗时0.0002秒见图4-3,差距显而易见。

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图4-1

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图4-2
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图4-3

Demo源码:GitHub

结语:递归的实现并没有想象中那么复杂,关键是牢记上述四条基本原则。一个好的递归会使程序的实现更加简单明了,选择使用递归还是其他方式解决问题,除了具体问题具体分析,还要见仁见智了。

PS:本文用斐波那契数列当做递归例子,而实际求斐波那契数列需要使用矩阵乘法的知识。


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