首先我们分析递归函数的参数，需要一个pos来表示当前选取了多少个数，同时还需要一个参数curr来表示当前是对1…n中的哪个数进行操作，对于每个curr都可以有选和不选两种选择，分别递归下去即可

代码：思路分析：1、确定递归结束条件，path.size==k2、确定从左到右遍历，需要开始下标startIndex3、确定从上到下遍历，需要递归操作4、确定回溯条件，需要清除path里的元素这里需要注意的一点是不能写成

目录前言原理实现递归方法循环队列值不同相关文章前言上篇文章有讲到扑克牌魔术，经过了解，使用了约瑟夫原理。处于好奇了解了下基本概念以及通

startIndex记录下一层递归搜索的起始位置。终止条件：当到达叶子节点，即pathTop==k时，result收集path，return。单层搜索过程。处理节点、递归函数、回溯操作。

原题链接首先要定义结果集合res和判断集合长度的队列path，写终止条件，然后进入递归函数，最后返回结果集res递归函数部分：首先写终止条件，在什么条件下将结果集进行保存？

Leetcode77.组合回溯算法的入坑题，其实本质就递归暴力搜索+回退，我觉得这道题最难的点在于怎么剪枝（我其实在文中说的也不是很清楚，后面理解透了会回来补充完善！

分析：关键在于，如果处理输入的字符串成表达式字符串分三种情况：如果S中只包含一个整数，则该整数就是表达式S的值；如果S中包含f函数，则递归计算f函数的参数，并将计算结果代入f函数中计算；如果S中包含括号

杨辉三角是二项式系数的典型应用当n较大，且需要取模时，二项式系数有两种计算方法：一：递推公式，二：逆方法一：用递推公式计算二项式系数publicclassBinomialCoefficient{publicstaticintcalculate

你需要递归地列出目录中的所有文件和子目录，然后逐个下载。

以下用后序遍历求深度,每层递归返回左右子树最大的高度加上本身(当前根节点)的高度.代码:intgetdepth(TreeNode*node){if(node==nullptr)return0;intleftdepth

513.找树左下角的值思路(递归)：题意是找树的最后一行,最左边的值,所以不一定该节点是左孩子,也有可能是右孩子。本题不需要中的处理过程,所以前中后序遍历都可以,因为只需要左右的遍历顺序即可。

654.最大二叉树代码思路:构造二叉树一般都用前序遍历,中左右,可以优先处理构造中节点,再递归构造左右子树。题解分步:第一步.找到该数组中最大的元素，并记录其数组下标(方便分割数组),也是切割点。

由二叉树的递归定义可知，遍历一棵二叉树便要决定对根结点N{\rmN}N、左子树L{\rmL}L和右子树R

 Python算法题集_从前序与中序遍历序列构造二叉树题105：从前序与中序遍历序列构造二叉树1.示例说明2.题目解析-题意分解-优化思路-测量工具3.代码展开1)标准求解【先序生成+中序定位+递归】2

 Python算法题集_二叉树展开为链表题114：二叉树展开为链表1.示例说明2.题目解析-题意分解-优化思路-测量工具3.代码展开1)标准求解【DFS递归+先序遍历】2)改进版一【BFS迭代+先序遍历

一、场景描述实现一个分配权限的页面，最左侧是大的权限模块的名称，左右侧是控制其是否勾选的多选框。中间部分是一级权限模块下的子权限名称及多选框。请求此权限模块数据的接口返回的是树形结构对象数组。主要属性为menuName表示权限名，isHas表示是否拥有此权限，1或0字符串，parentMenuId为0表示一级，children表示子项，id唯一标识。展示在界面的数据为一级和没有子项的末级。对象数组

利用先序递归遍历算法创建二叉树并输出该二叉树的层次遍历序列。

 Python算法题集_路径总和III题437：路径总和III1.示例说明2.题目解析-题意分解-优化思路-测量工具3.代码展开1)标准求解【DFS递归+暴力枚举】2)改进版一【DFS递归+前缀和】3)

思路：递归+回溯法这里有两种方法。第一：两层for循环，分别遍历左子树和右子树。特例：如果只有1个root，那么可以直接添加到结果集种[str(root)]，注意在添加的过程中要对应上lettcod

.最大二叉树、617.合并二叉树、700.二叉搜索树中的搜索、98.验证二叉搜索树参考链接：代码随想录654.最大二叉树思路：做过根据中序后序数组构建二叉树后，这题比较容易，只需要找到最大值分割，然后递归构造即可

这次想一点不一样的思路，对于一个二叉树的最大深度其实即为其两个子树的最大深度+1，所以可以采用递归法解决，结束条件即当root都为空的时候，最大深度即为1。时间复杂度O(n)。

题目：递归遍历、迭代遍历、统一迭代参考链接：代码随想录基础知识满二叉树深度为k，节点数为2^k-1，其中k从1开始完全二叉树除了最底层节点未满，其他层节点都满，且最底层节点集中到左边。

题目：打印中序遍历指定节点的后续节点思路：两种情况当前节点右子树是否为null，如果不是返回右子树最左非空子节点，否则往上找，直到父节点为空或者当前节点是父节点的左子树，返回父节点publicclassCode06_SuccessorNode{publicstaticNodegetSuccessorNode(Nodenode){if(node==null)returnnull;//中序遍历当前节点

问题:以非递归方式遍历二叉树(先序遍历后序遍历中序遍历)思路：模拟递归方式的调用，为每个节点创建堆栈Flash，在pop时候判断当前节点是第几次访问，然后决定是否打印当前节点值以及为左右子节点创建堆栈Flash

110高度：后序深度：前序后序遍历解决问题：确保递归三要素。如果前序遍历，左右还没得到怎么可能先遍历中呢？-1意义是这个树不是平衡257求路径需要前序遍历。递归？回溯？

注意：请勿采用递归形式的DFS，谨防爆栈。输入格式第一行两个整数nnn,mmm。

[M二叉树]lc105.从前序与中序遍历序列构造二叉树(递归建树+迭代建树+经典问题)十分经典的问题哈，这里主要记录下还有一种迭代的写法，迭代写法可以去参考官方题解中的写法，确实第一次见这个巧妙的迭代建树

文章目录1.题目来源2.题目解析1.题目来源链接：297.二叉树的序列化与反序列化相同：[剑指-Offer]37.序列化二叉树(层序遍历、前序遍历、递归、特殊情况)参考题解：BFS和DFS两种方式解决2

(poj1753,poj2965)(2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586)(3)递归和分治法.(4)递推.(5)构造法.(poj3295)(6)模拟法.

文章目录1二叉树1.1二叉树递归/层序遍历1.1.1二叉树的对称/翻转/镜像1.1.2二叉树的直径/最大路径和1.1.2.1二叉树的直径1.1.2.2二叉树中的最大路径和1.1.3二叉树的最大/最小深度

[剑指-Offer]7.重建二叉树(二叉树、递归建树)2.题目解析参考原有博文即可：剑指offer的博文，有图例，代码也十分清楚！

深克隆会递归复制所有嵌套的对象或数组，确保每个对象或数组

Leetcode刷题进入到了二叉树的部分，这篇文章总结一下100/101题遇到的递归和迭代解法，两题的思路非常相似。相同的树题目大意给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。

思路：回溯+剪枝遍历字符串，先计算第一网段，分别取123位数字，并组合判断是否符合IP规范，若符合跳至下一网段，并且索引start挪位，temp+本网段值+“.”递归Listl=newArrayListrestoreIpAddresses

三个数表示加法算式里的加数加数和*//*初始化*/intleftVal=0;intrightVal=1;intsum=0;for(inti=2;i<=n;++i){sum=leftVal+rightVal;//递推公式

本文会涉及到函数递归的知识，后续我会更新讲解，这是值得我们去琢磨的。那么，话不多说，我们一起来看看吧！

所属专栏：C语言知识阿哇旭的主页：Awas-Homepage目录引言1.什么是递归？

(创建于2018/2/11上午8:12:32)Makefile文件//递归展开式，可以引用还没有定义的变量，展开是引用时展开1str1=$(str2)2str2=hello//直接展开式，必须引用定义好了的变量

基本概念：最优子结构：最优子结构是指问题的最优解可以通过子问题的最优解递归构建而成。在动态规划中，原问题被分解为更小的子问题，每个子问题都有自己的最优解。通过

本文先来练习两道通过建立缓存表优化解题过程的题目，对如何将递归函数修改成动态规划的流程有个基本的熟悉。基本流程用最简单的想法完成题目要求的递归函数；定义明确递归函数的功能！！！

上一篇文章我们通过几道有关二叉树类型判断的题目，体会到了“二叉树递归”的套路。我们再来回顾一下（还没看过上篇文章的赶快点我查看哦！）

【刷题之路】LeetCode21.合并两个有序链表1、题目描述二、解题1、方法1——直接合并1.1、思路分析1.2、代码实现2、方法2——递归2.1、思路分析2.2、代码实现1、题目描述原题连接：21.

上一篇文章中的两道较为简单的题目都是通过暴力递归逐步修改成为动态规划，并使用了严格的dp表依赖，相信小伙伴对此有了初步的认识。

1、什么递归通俗解释就是某个函数自己调用自己。递归的两层含义：（1）递归问题必须可以分解为若干个规模较小，与原问题形式相同的子问题，并且这些子问题可以用完全相同的解题思路来解决。

快速排序分为三种方法：hoare法挖坑法前后指针法而其又可以使用递归和非递归来实现，接下来将依次演示每

递归1.基础简介递归在计算机科学中，递归是一种解决计算问题的方法，其中解决方案取决于同一类问题的更小子集例如递归遍历环形链表基本情况（BaseCase）：基本情况是递归函数中最简单的情况，它们通常是递归终止的条件

在npm的早期版本，npm处理依赖的方式简单粗暴，以递归的形式，严格按照package.json结构以及子依赖

优点：①封装功能②防止全局变量污染③延长变量的生命周期，缓存上一次执行的结果④实现局部变量/函数私有化缺点：①浪费内存（尤其是引用了较大的对象）注意事项：①因为调用函数会创建闭包，所以要避免嵌套调用/递归调用闭包函数闭包垃圾回收

难度参考难度：困难分类：动态规划难度与分类由我所参与的培训课程提供，但需要注意的是，难度与分类仅供参考。且所在课程未提供测试平台，故实现代码主要为自行测试的那种，以下内容均为个人笔记，旨在督促自己认真学习。题目动态规划经典问题01背包？具体内容：背包最大重量为4物品如下：重量价值物品0115物品1320物品2430问背包能背的最大重量是多少？思路0-1背包问题的动态规划解法基于以下思路：子问题定义

学习目标：144.二叉树的前序遍历145.二叉树的后序遍历94.二叉树的中序遍历学习内容：递归遍历文章讲解确定递归函数的参数和返回值：确定哪些参数是递归的过程中需要处理的，那么就在递归函数里加上这个参数