通常,一个函数在调用另一个函数之前,要作如下的事情:a)将实在参数,返回地址等信息传递给被调用函数保存; b)为被调用函数的局部变量分配存储区;c)将控制转移到被调函数的入口.
从被调用函数返回调用函数之前,也要做三件事情:a)保存被调函数的计算结果;b)释放被调函数的数据区;c)依照被调函数保存的返回地址将控制转移到调用函数.所有的这些,不论是变量还是地址,本质上来说都是"数据",都是保存在系统所分配的栈中的.
ok,到这里已经解决了第一个问题:递归调用时数据都是保存在栈中的,有多少个数据需要保存就要设置多少个栈,而且最重要的一点是:控制所有这些栈的栈顶指针都是相同的,否则无法实现同步.
下面来解决第二个问题:在非递归中,程序如何知道到底要转移到哪个部分继续执行?回到上面说的树的三种遍历方式,抽象出来只有三种操作:访问当前结点,访问左子树,访问右子树.这三种操作的顺序不同,遍历方式也不同.如果我们再抽象一点,对这三种操作再进行一个概括,可以得到:a)访问当前结点:对目前的数据进行一些处理;b)访问左子树:变换当前的数据以进行下一次处理;c)访问右子树:再次变换当前的数据以进行下一次处理(与访问左子树所不同的方式).
下面以先序遍历来说明:
void preorder_recursive(Bitree T) /* 先序遍历二叉树的递归算法*/
{
if (T) {
visit(T); /* 访问当前结点*/
preorder_recursive(T->lchild); /* 访问左子树*/
preorder_recursive(T->rchild); /* 访问右子树*/
}
}
visit(T)这个操作就是对当前数据进行的处理, preorder_recursive(T->lchild)就是把当前数据变换为它的左子树,访问右子树的操作可以同样理解了.
现在回到我们提出的第二个问题:如何确定转移到哪里继续执行?关键在于一下三个地方:a)确定对当前数据的访问顺序,简单一点说就是确定这个递归程序可以转换为哪种方式遍历的树结构;b)确定这个递归函数转换为递归调用树时的分支是如何划分的,即确定什么是这个递归调用树的"左子树"和"右子树"c)确定这个递归调用树何时返回,即确定什么结点是这个递归调用树的"叶子结点".
二）.三个例子
好了上面的理论知识已经足够了,下面让我们看看几个例子,结合例子加深我们对问题的认识.即使上面的理论你没有完全明白,不要气馁,对事物的认识总是曲折的,多看多想你一定可以明白(事实上我也是花了两个星期的时间才弄得比较明白得).
1)例子一: f(n) = n + １; (n <２)
= f[n/2] + f[n/4](n >= 2);
这个例子相对简单一些,递归程序如下:
int f_recursive(int n)
{ int u1, u2, f;
if (n < 2)
f = n + 1;
else {
u1 = f_recursive((int)(n/2)); u2 = f_recursive((int)(n/4));
f = u1 * u2;
}
return f; }
下面按照我们上面说的,确定好递归调用树的结构,这一步是最重要的.首先,什么是叶子结点,我们看到当n < 2时f = n + 1,这就是返回的语句,有人问为什么不是f = u1 * u2,这也是一个返回的语句呀?答案是:这条语句是在u1 = exmp1((int)(n/2))和u2 = exmp1((int)(n/4))之后执行的,是这两条语句的父结点. 其次,什么是当前结点,由上面的分析,f = u1 * u2即是父结点
.然后,顺理成章的u1 = exmp1((int)(n/2))和u2 = exmp1((int)(n/4))就分别是左子树和右子树了.最后,我们可以看到,这个递归函数可以表示成后序遍历的二叉调用树.好了,树的情况分析到这里,下面来分析一下栈的情况,看看我们要把什么数据保存在栈中：
非递归程序中我们已经看到了要加入一个标志域,因此在栈中要保存这个标志域;另外,u1,u2和每次调用递归函数时的n/2和n/4参数都要保存,这样就要分别有三个栈分别保存:标志域,返回量和参数,不过我们可以做一个优化,因为在向上一层返回的时候,参数已经没有用了,而返回量也只有在向上返回时才用到,因此可以把这两个栈合为一个栈.如果对于上面的分析你没有明白,建议你根据这个递归函数写出它的递归栈的变化情况以加深理解,再次重申一点:前期对树结构和栈的分析是最重要的,如果你的程序出错,那么请
返回到这一步来再次分析,最好把递归调用树和栈的变化情况都画出来,并且结合一些简单的参数来人工分析你的算法到底出错在哪里.
ok,下面给出我花了两天功夫想出来的非递归程序(再次提醒你不要气馁,大家都是这么过来的).
代码:
int f_nonrecursive(int n)
{
int stack[20], flag[20], cp;
/* 初始化栈和栈顶指针*/
cp = 0;
stack[0] = n;
flag[0] = 0;
while (cp >= 0) {
switch(flag[cp]) {
case 0: /* 访问的是根结点*/
if (stack[cp] >= 2) { /* 左子树入栈*/
flag[cp] = 1; /* 修改标志域*/
cp++;
stack[cp] = (int)(stack[cp - 1] / 2);
flag[cp] = 0;
} else { /* 否则为叶子结点*/
stack[cp] += 1;
flag[cp] = 2;
}
break;
case 1: /* 访问的是左子树*/
if (stack[cp] >= 2) { /* 右子树入栈*/
flag[cp] = 2; /* 修改标志域*/
cp += 2;
stack[cp] = (int)(stack[cp - 2] / 4);
flag[cp] = 1;
} else { /* 否则为叶子结点*/
stack[cp] += 1;
flag[cp] = 2;
}
break;
case 2: /* */
if (flag[cp - 1] == 2) { /* 当前是右子树吗? */
/*
* 如果是右子树, 那么对某一棵子树的后序遍历已经
* 结束,接下来就是对这棵子树的根结点的访问
*/
stack[cp - 2] = stack[cp] * stack[cp - 1];
flag[cp - 2] = 2;
cp = cp - 2;
} else
/* 否则退回到后序遍历的上一个结点*/
cp--;
break; } }
return stack[0]; }
算法分析:a)flag只有三个可能值:0表示第一次访问该结点,1表示访问的是左子树,2表示
已经结束了对某一棵子树的访问,可能当前结点是这棵子树的右子树,也可能是叶子结点.b)每遍历到某个结点的时候,如果这个结点满足叶子结点的条件,那么把它的flag域设为2;否则根据访问的是根结点,左子树或是右子树来设置flag域,以便决定下一次访问该节点时的程序转向.
2)例子二
快速排序算法
递归算法如下:
代码:
void swap(int array[], int low, int high)
{ int temp;
temp = array[low];
array[low] = array[high];
array[high] = temp; }
int partition(int array[], int low, int high)
{
int p;
p = array[low];
while (low < high) {
while (low < high && array[high] >= p)
high--;
swap(array,low,high);
while (low < high && array[low] <= p)
low++;
swap(array,low,high);
}
return low; }
void qsort_recursive(int array[], int low, int high)
{ int p;
if(low < high) {
p = partition(array, low, high);
qsort_recursive(array, low, p - 1);
qsort_recursive(array, p + 1, high);
} }
需要说明一下快速排序的算法: partition函数根据数组中的某一个数把数组划分为两个部分,左边的部分均不大于这个数,右边的数均不小于这个数,然后再对左右两边的数组再进行划分.这里我们专注于递归与非递归的转换,partition函数在非递归函数中同样的可以调用(其实partition函数就是对当前结点的访问).
再次进行递归调用树和栈的分析: 递归调用树:a)对当前结点的访问是调用partition函数;b)左子树:q sort_recursive(array, low, p - 1);c)右子树:qsort_recursive(array, p +1, high); d)叶子结点:当low < high时;e)可以看出这是一个先序调用的二叉树.栈:要保存的数据是两个表示范围的坐标.
代码: void qsort_nonrecursive(int array[], int low, int high)
{ int m[50], n[50], cp, p;
/* 初始化栈和栈顶指针*/
cp = 0;
m[0] = low;
n[0] = high;
while (m[cp] < n[cp]) {
while (m[cp] < n[cp]) { /* 向左走到尽头*/
p = partition(array, m[cp], n[cp]); /* 对当前结点的访问*/
cp++; m[cp] = m[cp - 1];
n[cp] = p - 1; }
/* 向右走一步*/
m[cp + 1] = n[cp] + 2;
n[cp + 1] = n[cp - 1];
cp++;
} }
3)例子三阿克曼函数: 代码:
akm(m, n) = n + 1; (m = 0时)
akm(m - 1, 1); (n = 0时)
akm(m - 1, akm(m, n - 1)); (m != 0且n != 0时)
递归算法如下: 代码:
int akm_recursive(int m, int n)
{ int temp;
if (m == 0)
return (n + 1);
else if (n == 0)
return akm_recursive(m - 1, 1);
else {
temp = akm_recursive(m, n - 1);
return akm_recursive(m - 1, temp);
} }
这道题的难点就是确定递归调用树的情况,因为从akm函数的公式可以看到,有三个递归调用,一般而言,有几个递归调用就会有几棵递归调用的子树,不过这只是一般的情况,不一定准确,也不一定非要机械化的这么作,因为通常情况下我们可以做一些优化,省去其中的一些部分,这道题就是一个例子.
递归调用树的分析:a)是当m=0时是叶子结点;b)左子树是akm(m - 1, akm(m, n - 1))调用中的akm(m, n - 1)调用,当这个调用结束得出一个值temp时,再调用akm(m - 1, temp),这个调用是右子树.c)从上面的分析可以看出,这个递归调用树是后序遍历的树.
栈的分析:要保存的数据是m, n,当n = 0 或m = 0时开始退栈,当n = 0时把上一层栈的m值变为m - 1,n变为1，当m = 0时把上一层栈的m值变为0,n变为n + 1.从这个分析过程可以看出,我们省略了当n = 0时的akm(m - 1, 1)调用,原来在系统机械化的实现递归调用的过程中,这个调用也是一棵子树,不过经过分析,我们用修改栈中数据的方式进行了改进.
代码int akm_nonrecursive(int m, int n)
{ int m1[50], n1[50], cp;
cp = 0; m1[0] = m; n1[0] = n;
do {
while (m1[cp] > 0) { /* 压栈, 直到m1[cp] = 0 */
while (n1[cp] > 0) { /* 压栈, 直到n1[cp] = 0 */
cp++;
m1[cp] = m1[cp - 1];
n1[cp] = n1[cp - 1] - 1; }
/* 计算akm(m - 1, 1),当n = 0时*/
m1[cp] = m1[cp] - 1;
n1[cp] = 1;
}
/* 改栈顶为akm(m - 1, n + 1),当m = 0时*/
cp--;
m1[cp] = m1[cp] - 1; n1[cp] = n1[cp + 1] + 1;
} while (cp > 0 || m1[cp] > 0);
return n1[0] + 1;
}
递归算法详解
C通过运行时堆栈支持递归函数的实现。递归函数就是直接或间接调用自身的函数。
许多教科书都把计算机阶乘和菲波那契数列用来说明递归，非常不幸我们可爱的著名的老潭老师的《C 语言程序设计》一书中就是从阶乘的计算开始的函数递归。导致读过这本经书的同学们，看到阶乘计算第一个想法就是递归。但是在阶乘的计算里，递归并没有提供任何优越之处。在菲波那契数列中，它的效率更是低的非常恐怖。
这里有一个简单的程序，可用于说明递归。程序的目的是把一个整数从二进制形式转换为可打印的字符形式。例如：给出一个值4267，我们需要依次产生字符‘4’，‘2’，‘6’，和‘7’。就如在printf函数中使用了%d 格式码，它就会执行类似处理。
我们采用的策略是把这个值反复除以10，并打印各个余数。例如，4267除10的余数是7，但是我们不能直接打印这个余数。我们需要打印的是机器字符集中表示数字‘7’的值。在ASCII码中，字符‘7’的值是55，所以我们需要在余数上加上48来获得正确的字符，但是，使用字符常量而不是整型常量可以提高程序的可移植性。‘0’的ASCII码是48，所以我们用余数加上‘0’，所以有下面的关系：
‘0’+ 0 =‘0’
‘0’+ 1 =‘1’
‘0’+ 2 =‘2’
...
从这些关系中，我们很容易看出在余数上加上‘0’就可以产生对应字符的代码。接着就打印出余数。下一步再取商的值，4267/10等于426。然后用这个值重复上述步骤。
这种处理方法存在的唯一问题是它产生的数字次序正好相反，它们是逆向打印的。所以在我们的程序中使用递归来修正这个问题。
我们这个程序中的函数是递归性质的,因为它包含了一个对自身的调用。乍一看，函数似乎永远不会终止。当函数调用时，它将调用自身，第2次调用还将调用自身，以此类推，似乎永远调用下去。这也是我们在刚接触递归时最想不明白的事情。但是，事实上并不会出现这种情况。
这个程序的递归实现了某种类型的螺旋状while循环。while循环在循环体每次执行时必须取得某种进展，逐步迫近循环终止条件。递归函数也是如此，它在每次递归调用后必须越来越接近某种限制条件。当递归函数符合这个限制条件时，它便不在调用自身。
在程序中，递归函数的限制条件就是变量quotient为零。在每次递归调用之前，我们都把quotient除以10，所以每递归调用一次，它的值就越来越接近零。当它最终变成零时，递归便告终止。
/*接受一个整型值（无符号0，把它转换为字符并打印它，前导零被删除*/
#include
int binary_to_ascii( unsigned int value)
{
unsigned int quotient;
quotient = value / 10;
if( quotient != 0)
binary_to_ascii( quotient);
putchar ( value % 10 + '0' );
}
递归是如何帮助我们以正确的顺序打印这些字符呢？下面是这个函数的工作流程。
1. 将参数值除以10
2. 如果quotient的值为非零，调用binary-to-ascii打印quotient当前值的各位数字
3. 接着，打印步骤1中除法运算的余数
注意在第2个步骤中，我们需要打印的是quotient当前值的各位数字。我们所面临的问题和最初的问题完全相同，只是变量quotient的值变小了。我们用刚刚编写的函数（把整数转换为各个数字字符并打印出来）来解决这个问题。由于quotient的值越来越小，所以递归最终会终止。
一旦你理解了递归，阅读递归函数最容易的方法不是纠缠于它的执行过程，而是相信递归函数会顺利完成它的任务。如果你的每个步骤正确无误，你的限制条件设置正确，并且每次调用之后更接近限制条件，递归函数总是能正确的完成任务。
但是，为了理解递归的工作原理，你需要追踪递归调用的执行过程，所以让我们来进行这项工作。追踪一个递归函数的执行过程的关键是理解函数中所声明的变量是如何存储的。当函数被调用时，它的变量的空间是创建于运行时堆栈上的。以前调用的函数的变量扔保留在堆栈上，但他们被新函数的变量所掩盖，因此是不能被访问的。
当递归函数调用自身时，情况于是如此。每进行一次新的调用，都将创建一批变量，他们将掩盖递归函数前一次调用所创建的变量。当我追踪一个递归函数的执行过程时，必须把分数不同次调用的变量区分开来，以避免混淆。
程序中的函数有两个变量：参数value和局部变量quotient。下面的一些图显示了堆栈的状态，当前可以访问的变量位于栈顶。所有其他调用的变量饰以灰色的阴影，表示他们不能被当前正在执行的函数访问。
假定我们以4267这个值调用递归函数。当函数刚开始执行时，堆栈的内容如下图所示：
执行除法之后，堆栈的内容如下：
接着，if语句判断出quotient的值非零，所以对该函数执行递归调用。当这个函数第二次被调用之初，堆栈的内容如下：
堆栈上创建了一批新的变量，隐藏了前面的那批变量，除非当前这次递归调用返回，否则他们是不能被访问的。再次执行除法运算之后，堆栈的内容如下：
quotient的值现在为42，仍然非零，所以需要继续执行递归调用，并再创建一批变量。在执行完这次调用的出发运算之后，堆栈的内容如下：
此时，quotient的值还是非零，仍然需要执行递归调用。在执行除法运算之后，堆栈的内容如下：
不算递归调用语句本身，到目前为止所执行的语句只是除法运算以及对quotient的值进行测试。由于递归调用这些语句重复执行，所以它的效果类似循环：当quotient的值非零时，把它的值作为初始值重新开始循环。但是，递归调用将会保存一些信息（这点与循环不同），也就好是保存在堆栈中的变量值。这些信息很快就会变得非常重要。
现在quotient的值变成了零，递归函数便不再调用自身，而是开始打印输出。然后函数返回，并开始销毁堆栈上的变量值。
每次调用putchar得到变量value的最后一个数字，方法是对value进行模10取余运算，其结果是一个0到9之间的整数。把它与字符常量‘0’相加，其结果便是对应于这个数字的ASCII字符，然后把这个字符打印出来。
输出4：
接着函数返回，它的变量从堆栈中销毁。接着，递归函数的前一次调用重新继续执行，她所使用的是自己的变量，他们现在位于堆栈的顶部。因为它的value值是42，所以调用putchar后打印出来的数字是2。输出42：
接着递归函数的这次调用也返回，它的变量也被销毁，此时位于堆栈顶部的是递归函数再前一次调用的变量。递归调用从这个位置继续执行，这次打印的数字是6。在这次调用返回之前，堆栈的内容如下：
输出426：
现在我们已经展开了整个递归过程，并回到该函数最初的调用。这次调用打印出数字7，也就是它的value 参数除10的余数。
输出4267：
然后，这个递归函数就彻底返回到其他函数调用它的地点。
如果你把打印出来的字符一个接一个排在一起，出现在打印机或屏幕上，你将看到正确的值：4267
汉诺塔问题递归算法分析：
一个庙里有三个柱子，第一个有64个盘子，从上往下盘子越来越大。要求庙里的老和尚把这64个盘子全部移动到第三个柱子上。移动的时候始终只能小盘子压着大盘子。而且每次只能移动一个。
1、此时老和尚（后面我们叫他第一个和尚）觉得很难，所以他想：要是有一个人能把前63个盘子先移动到第二个柱子上，我再把最后一个盘子直接移动到第三个柱子，再让那个人把刚才的前63个盘子从第二个柱子上移动到第三个柱子上，我的任务就完成了，简单。所以他找了比他年轻的和尚（后面我们叫他第二个和尚），命令：
①你丫把前63个盘子移动到第二柱子上
②然后我自己把第64个盘子移动到第三个柱子上后
③你把前63个盘子移动到第三柱子上
2、第二个和尚接了任务，也觉得很难，所以他也和第一个和尚一样想：要是有一个人能把前62个盘子先移动到第三个柱子上，我再把最后一个盘子直接移动到第二个柱子，再让那个人把刚才的前62个盘子从第三个柱子上移动到第三个柱子上，我的任务就完成了，简单。所以他也找了比他年轻的和尚（后面我们叫他第三和尚），命令：
①你把前62个盘子移动到第三柱子上
②然后我自己把第63个盘子移动到第二个柱子上后
③你把前62个盘子移动到第二柱子上
3、第三个和尚接了任务，又把移动前61个盘子的任务依葫芦话瓢的交给了第四个和尚，等等递推下去，直到把任务交给了第64个和尚为止（估计第64个和尚很郁闷，没机会也命令下别人，因为到他这里盘子已经只有一个了）。
4、到此任务下交完成，到各司其职完成的时候了。完成回推了：
第64个和尚移动第1个盘子，把它移开，然后第63个和尚移动他给自己分配的第2个盘子。
第64个和尚再把第1个盘子移动到第2个盘子上。到这里第64个和尚的任务完成，第63个和尚完成了第62个和尚交给他的任务的第一步。
从上面可以看出，只有第64个和尚的任务完成了，第63个和尚的任务才能完成，只有第2个和尚----第64个和尚的任务完成后，第1个和尚的任务才能完成。这是一个典型的递归问题。现在我们以有3个盘子来分析：
第1个和尚命令：
①第2个和尚你先把第一柱子前2个盘子移动到第二柱子。（借助第三个柱子）
②第1个和尚我自己把第一柱子最后的盘子移动到第三柱子。
③第2个和尚你把前2个盘子从第二柱子移动到第三柱子。
很显然，第二步很容易实现（哎，人总是自私地，把简单留给自己，困难的给别人）。
其中第一步，第2个和尚他有2个盘子，他就命令：
①第3个和尚你把第一柱子第1个盘子移动到第三柱子。（借助第二柱子）
②第2个和尚我自己把第一柱子第2个盘子移动到第二柱子上。
③第3个和尚你把第1个盘子从第三柱子移动到第二柱子。
同样，第二步很容易实现，但第3个和尚他只需要移动1个盘子，所以他也不用在下派任务了。（注意：这就是停止递归的条件，也叫边界值）
第三步可以分解为，第2个和尚还是有2个盘子，命令：
①第3个和尚你把第二柱子上的第1个盘子移动到第一柱子。
②第2个和尚我把第2个盘子从第二柱子移动到第三柱子。
③第3个和尚你把第一柱子上的盘子移动到第三柱子。
分析组合起来就是：1→3 1→2 3→2 借助第三个柱子移动到第二个柱子|1→3 自私人留给自己的活| 2→1 2→3 1→3借助第一个柱子移动到第三个柱子|共需要七步。
如果是4个盘子，则第一个和尚的命令中第1步和第3步各有3个盘子，所以各需要7步，共14步，再加上第1个和尚的1步，所以4个盘子总共需要移动7+1+7=15步，同样，5个盘子需要15+1+15=31步，6个盘子需要31+1+31=64步……由此可以知道，移动n个盘子需要（2的n次方）-1步。
从上面整体综合分析可知把n个盘子从1座（相当第一柱子）移到3座（相当第三柱子）：
（1）把1座上（n-1）个盘子借助3座移到2座。
（2）把1座上第n个盘子移动3座。
（3）把2座上（n-1）个盘子借助1座移动3座。
下面用hanoi（n,a,b,c）表示把1座n个盘子借助2座移动到3座。
很明显: (1)步上是hanoi(n-1,1,3,2)
(3)步上是hanoi(n-1,2,1,3)
用C语言表示出来，就是：
#include
int method(int n,char a, char b)
{
printf("number..%d..form..%c..to..%c.."n",n,a,b);
return 0;
}
int hanoi(int n,char a,char b,char c)
{
if( n==1 ) move (1,a,c);
else
{
hanoi(n-1,a,c,b);
move(n,a,c);
hanoi(n-1,b,a,c);
};
return 0;
}
int main()
{
i nt num;
scanf("%d",&num);
hanoi(num,'A','B','C');
return 0;
}
递归算法向非递归算法转换 递归算法实际上是一种分而治之的方法，它把复杂问题分解为简单问题来求解。对于某些复杂问题(例如hanio塔问题)，递归算法是一种自然且合乎逻辑的解决问题的方式，但是递归算法的执行效率通常比较差。因此，在求解某些问题时，常采用递归算法来分析问题，用非递归算法来求解问题；另外，有些程序设计语言不支持递归，这就需要把递归算法转换为非递归算法。 将递归算法转换为非递归算法有两种方法，一种是直接求值，不需要回溯；另一种是不能直接求值，需要回溯。前者使用一些变量保存中间结果，称为直接转换法；后者使用栈保存中间结果，称为间接转换法，下面分别讨论这两种方法。 1. 直接转换法 直接转换法通常用来消除尾递归和单向递归，将递归结构用循环结构来替代。 尾递归是指在递归算法中，递归调用语句只有一个，而且是处在算法的最后。例如求阶乘的递归算法： long fact(int n) { if (n==0) return 1; else return n*fact(n-1); } 当递归调用返回时，是返回到上一层递归调用的下一条语句，而这个返回位置正好是算法的结束处，所以，不必利用栈来保存返回信息。对于尾递归形式的递归算法，可以利用循环结构来替代。例如求阶乘的递归算法可以写成如下循环结构的非递归算法： long fact(int n) { int s=0; for (int i=1; i<=n;i++) s=s*i; //用s保存中间结果 return s; } 单向递归是指递归算法中虽然有多处递归调用语句，但各递归调用语句的参数之间没有关系，并且这些递归调用语句都处在递归算法的最后。显然，尾递归是单向递归的特例。例如求斐波那契数列的递归算法如下： int f(int n) {
实验报告 【实验名称】项目一迷宫问题的求解 【实验目的】 1.了解栈的基本操作以及充分理解栈的特点。熟悉掌握栈的基本操作和结构体 的运用。 2.学会用栈或者递归方法解决迷宫问题。 【实验原理】 1.本次实验中，以二维数组maze[row][col]表示迷宫，0表示通路，1表示墙，在构建迷宫时，为了清晰显示，在最外层添加一圈墙。 2.算法的核心思想是利用栈后进先出的特点，对迷宫进行探索，如果此路可行，则将此坐标的信息入栈，如果此路不通，则将此坐标的信息出栈。 3.输入形式：根据控制台的提示，依次输入迷宫的行数、列数，然后输入迷宫，再输入入口和出口坐标。 4.输出形式：由用户选择，由递归、非递归两种求解方式输出一条迷宫通路。以非递归方式会显示一种求解方案，并给出相应的三元组序列和迷宫方阵；以递归方式则会显示出所有的路线。 【实验内容】 1.需求分析 （1）问题描述 以一个m*n的长方阵表示迷宫，0和1分别表示迷宫中的通路和障碍。设计一个程序，对任意设定的迷宫，求出一条从入口到出口的通路，或得出没有通路的结论。 要求以递归和非递归两种方式分别输出一条迷宫的通路，以带方向坐标和迷宫图像表示。
（2）基本要求 （1）首先实现一个以链表作存储结构的栈类型，然后编写一个求解迷宫的非递归程序。求得的通路以三元组（i，j，d）的形式输出。其中：（i，j）指示迷宫中的一个坐标，d表示走到下一坐标的方向。如，对于下列数据的迷宫，输出一条通路为：（1，1，1），（1，2，2），（2，2，2），（3，2，3），（3，1，2），…。 （2）编写递归形式的算法，求得迷宫中所有可能的通路。 （3）以方阵形式输出迷宫及其通路。 2.概要设计 （1）栈的抽象数据类型 ADT Stack{ 数据对象：D={ai|ai∈ElemSet, i=1,2, …,n, n≥0} 数据关系：R1={
算法设计的特征：有穷性，确定性，输入和输出，可行性 运行算法的时间：硬件的速度。书写程序的语言。问题的规模，编译生成程序的代码质量算法复杂度: 时间复杂度和空间复杂度 1．迭代法 迭代法又称为辗转法，是用计算机解决问题的一种基本方法，为一种不断用变量的旧值递推新值的过程，与直接法相对应，一次性解决问题。迭代法分为精确迭代和近似迭代，“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。迭代法利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。 利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作： 1.确定迭代变量（在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地 不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。） 2. 建立迭代关系式（所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值 的公式（或关系）。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以顺推 或倒推的方法来完成。） 3.对迭代过程进行控制（在什么时候结束迭代过程？这是编写迭代程序必须考虑 的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为 两种情况：一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来；另一种是所 需的迭代次数无法确定。对于前一种情况，可以构建一个固定次数的循环来实 现对迭代过程的控制；对于后一种情况，需要进一步分析出用来结束迭代过程 的条件。） 2．穷举搜索法 穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。 即本方法使用可以理解为暴力循环方法，穷举所有可能性，一般这种方法的时间效率太低，不易使用。但是方法简单，易理解。 3．递推法 递推是计算机数值计算中的一个重要算法，思路是通过数学推导，将复杂的运算化解为若干重复的简单运算，以充分发挥计算机长于重复处理的特点。递推法: 递推法实际上是一种递推关系，就是为了得到问题的解，把它推到比原问题简单的 问题求解，可分为顺推法和倒推法。 i.顺推法，就是先找到递推关系式，然后从初始条件出发，一步步地按 递推关系式递推，直至求出最终结果。 ii.倒推法，就是在不知道初始条件的情况下，经某种递推关系而获知问题的解，再倒过来，推知它的初始条件。 4．递归法（递推加回归） 一个过程或函数在其定义或说明中又间接或间接调用本身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题类似的规模较小的问题来求解，递 归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了 程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。用递归思想 写出的程序往往十分简洁易懂。 一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归前往段。当边界条件不满脚时，递归前进;当边界条件满脚时，递归前往。
栈与递归的关系 姓名：郭小兵 学号：1007010210 专业：信息与计算科学院系：理学院 指导老师：彭长根 2012年10月17日
栈与递归的关系 郭小兵 摘要递归是计算机科学中一个极为重要的概念,许多计算机高级语言都具有递归的功能,对于初学计算机者来讲,递归是一个简单易懂的概念,但真正深刻理解递归,正确自如的运用递归编写程序却非易事,本文通过一些实例来阐述递归在计算机内的实现及递归到非递归的转换,也许使读者能加深对递归的理解。 关键词栈递归非递归 引言递归是一种程序设计的方式和思想。计算机在执行递归程序时，是通过栈的调用来实现的。栈，从抽象层面上看，是一种线性的数据结构，这中结构的特点是“先进后出”，即假设有a，b，c三个元素，依次放某个栈式存储空间中，要从该空间中拿到这些元素，那么只能以c、b、a的顺序得到。递归程序是将复杂问题分解为一系列简单的问题，从要解的问题起，逐步分解，并将每步分解得到的问题放入“栈”中，这样栈顶是最后分解得到的最简单的问题，解决了这个问题后，次简单的问题可以得到答案，以此类推。分解问题是进栈（或者说压栈）的过程，解决问题是一个出栈的过程。 科学家对栈与递归都做了很多深入的研究，研究表明“递归算法
和栈都有后进先出这个性质，基本上能用递归完成的算法都可以用栈完成，都是运用后进先出这个性质的”这个性质可用于进制的转换。与汇编程序设计中主程序和子程序之间的链接及信息交换相类似，在高级语言编制的程序中，调用函数和被调用函数之间的链接及信息交换需过栈来进行。递归是计算科学中一个极为重要的概念。许多计算机高级语言都具有递归的功能，本文将通过一些是例来阐述递归在计算机内的实现及递归到非递归的转换，也许能加深对递归的理解。递归是某一事物直接或间接地由自己完成。一个函数直接或间接地调用本身，便构成了函数的递归调用，前者称之为直接递归调用，后者为间接递归调用。递归会使某些看起来不容易解决的问题变得容易解决。特别当一个问题蕴含递归特性且结构比较复杂时，采用递归算法往往要自然、简洁、清晰，写出的程序较为简短。在很多时候，程序结构简单，可读性好甚至比运行时间更重要，所以掌握递归算法也就存在一定的必要性。但许多人，特别是计算机专业低年级和一些初学者，往往觉得递归很难理解。为了更好地掌握他，了解递归过程的操作原理就更有意义了。
递 归 冯文科 一、递归的基本概念。 一个函数、概念或数学结构，如果在其定义或说明内部直接或间接地出现对其本身的引 用，或者是为了描述问题的某一状态，必须要用至它的上一状态，而描述上一状态，又必须用到它的上一状态……这种用自己来定义自己的方法，称之为递归或递归定义。在程序设计中，函数直接或间接调用自己，就被称为递归调用。 二、递归的最简单应用：通过各项关系及初值求数列的某一项。 在数学中，有这样一种数列，很难求出它的通项公式，但数列中各项间关系却很简单，于是人们想出另一种办法来描述这种数列：通过初值及n a 与前面临近几项之间的关系。 要使用这样的描述方式，至少要提供两个信息：一是最前面几项的数值，一是数列间各项的关系。 比如阶乘数列 1、2、6、24、120、720…… 如果用上面的方式来描述它，应该是： ???>==-1 ,1,11n na n a n n 如果需要写一个函数来求n a 的值，那么可以很容易地写成这样：
这就是递归函数的最简单形式，从中可以明显看出递归函数都有的一个特点：先处理一 些特殊情况——这也是递归函数的第一个出口，再处理递归关系——这形成递归函数的第二个出口。 递归函数的执行过程总是先通过递归关系不断地缩小问题的规模，直到简单到可以作为 特殊情况处理而得出直接的结果，再通过递归关系逐层返回到原来的数据规模，最终得出问题的解。 以上面求阶乘数列的函数)(n f 为例。如在求)3(f 时，由于3不是特殊值，因此需要计 算)2(*3f ，但)2(f 是对它自己的调用，于是再计算)2(f ，2也不是特殊值，需要计算 )1(*2f ，需要知道)1(f 的值，再计算)1(f ，1是特殊值，于是直接得出1)1(=f ，返回上 一步，得2)1(*2)2(==f f ，再返回上一步，得62*3)2(*3)3(===f f ，从而得最终解。 用图解来说明，就是 下面再看一个稍复杂点的例子。 【例1】数列}{n a 的前几项为
实习二栈、队列和递归算法设计-停车场管理 一、需求分析 1.每一组输入数据包括：汽车“到达”或“离去”信息、汽车牌照号码以 及到达或离去的时刻。 2.输出信息：若是车辆到达，则输出汽车在停车场内或便道上的停车位置；若是车辆离去，则输出汽车在停车场内停留的时间和应交纳的费用。 3.测试数据 设n=2，输入数据为：（‘A’,1,5），（‘A’,2,10），（‘D’,1,15），（‘A’,3,20），（‘A’,4,25），（‘A’,5,30），（‘D’,2,35），（‘D’,4,40），（‘E’,0,0）。其中：‘A’表示到达；‘D’表示离去；‘E’表示输入结束。 4.【选作内容】：两个栈共享空间，思考应开辟数组的空间是多少？ 5.【选作内容】：停放在便道上的汽车也收费，收费标准比停放在停车场的车。 实习二栈、队列和递归算法设计 题目：停车场管理实习时间：2012/10/14 一、需求分析 1.每一组输入数据包括：汽车“到达”或“离去”信息、汽车牌照号码以 及到达或离去的时刻。 2.输出信息：若是车辆到达，则输出汽车在停车场内或便道上的停车位置；若是车辆离去，则输出汽车在停车场内停留的时间和应交纳的费用。 3.测试数据 设n=2，输入数据为：（‘A’,1,5），（‘A’,2,10），（‘D’,1,15），（‘A’,3,20），（‘A’,4,25），（‘A’,5,30），（‘D’,2,35），（‘D’,4,40），（‘E’,0,0）。其中：‘A’表示到达；‘D’表示离去；‘E’表示输入结束。 4.【选作内容】：两个栈共享空间，思考应开辟数组的空间是多少？ 5.【选作内容】：停放在便道上的汽车也收费，收费标准比停放在停车场的车。 二、设计 二、 1. 设计思想 二、（1）存储结构 以栈模拟停车场，以队列模拟车场外的便道。栈以顺序结构实现，队列以链表结构实现。 不需另设一个栈，栈顶空间临时停放为将要离去的汽车让路而从停车场退出来的汽车，栈用顺序存储结构实现。输入数据按到达或离去的时刻有序。栈中每个元素表示一辆汽车，包含三个数据项：汽车的牌照号码停车时刻和进入停车场的时刻。 （2）主要算法基本思想 按照顺序（两栈共享空间）栈和链式队列的基本操作，初始化一个栈和一个队列，若车辆进站，先判断车站是否满，未满就进车站，满了就进过道：若车辆离开，先在站中找到该车辆，再判断队列是否空，若非空则将车从过道进到站中并记录进站的时间；若不进行车辆的进出则终止程序。 2. 设计表示 （1）函数调用关系图
Make By Mr.Cai 思路介绍： 首先，可证明，当盘子的个数为n 时，移动的次数应等于2^n - 1。 然后，把三根桩子按一定顺序排成品字型（如：C ..B .A ），再把所有的圆盘按至上而下是从小到大的顺序放在桩子A 上。 接着，根据圆盘的数量确定桩子的排放顺序： 若n 为偶数，按顺时针方向依次摆放C ..B .A ； 若n 为奇数，按顺时针方向依次摆放B ..C .A 。 最后，进行以下步骤即可： （1）首先，按顺时针方向把圆盘1从现在的桩子移动到下一根桩子，即当n 为偶数时，若圆盘1在桩子A ，则把它移动到B ；若圆盘1在桩子B ，则把它移动到C ；若圆盘1在桩子C ，则把它移动到A 。 （2）接着，把另外两根桩子上可以移动的圆盘移动到新的桩子上。 即把非空桩子上的圆盘移动到空桩子上，当两根桩子都非空时，移动较小的圆盘。 （3）重复（1）、（2）操作直至移动次数为2^n - 1。 #include
} void Push(int top)//进栈 { s[++this->top]=top; } void setNext(Stake *p) { next=p; } Stake *getNext()//获取下一个对象的地址 { return next; } int getName()//获取当前桩子的编号 { return name; } private: int s[Cap+1];//表示每根桩子放盘子的最大容量 int top,name; Stake *next; }; void main() { int n; void hanoi(int,int,int,int); cout<<"请输入盘子的数量："; cin>>n; if(n<1) cout<<"输入的盘子数量错误!!!"< 递归算法详解 C通过运行时堆栈支持递归函数的实现。递归函数就是直接或间接调用自身的函数。 许多教科书都把计算机阶乘和菲波那契数列用来说明递归，非常不幸我们可爱的著名的老潭老师的《C语言程序设计》一书中就是从阶乘的计算开始的函数递归。导致读过这本经书的同学们，看到阶乘计算第一个想法就是递归。但是在阶乘的计算里，递归并没有提供任何优越之处。在菲波那契数列中，它的效率更是低的非常恐怖。 这里有一个简单的程序，可用于说明递归。程序的目的是把一个整数从二进制形式转换为可打印的字符形式。例如：给出一个值4267，我们需要依次产生字符‘4’，‘2’，‘6’，和‘7’。就如在printf函数中使用了%d格式码，它就会执行类似处理。 我们采用的策略是把这个值反复除以10，并打印各个余数。例如，4267除10的余数是7，但是我们不能直接打印这个余数。我们需要打印的是机器字符集中表示数字‘7’的值。在ASCII码中，字符‘7’的值是55，所以我们需要在余数上加上48来获得正确的字符，但是，使用字符常量而不是整型常量可以提高程序的可移植性。‘0’的ASCII码是48，所以我们用余数加上‘0’，所以有下面的关系： ‘0’+ 0 =‘0’ ‘0’+ 1 =‘1’ ‘0’+ 2 =‘2’ ... 从这些关系中，我们很容易看出在余数上加上‘0’就可以产生对应字符的代码。接着就打印出余数。下一步再取商的值，4267/10等于426。然后用这个值重复上述步骤。 这种处理方法存在的唯一问题是它产生的数字次序正好相反，它们是逆向打印的。所以在我们的程序中使用递归来修正这个问题。 我们这个程序中的函数是递归性质的,因为它包含了一个对自身的调用。乍一看，函数似乎永远不会终止。当函数调用时，它将调用自身，第2次调用还将调用自身，以此类推，似乎永远调用下去。这也是我们在刚接触递归时最想不明白的事情。但是，事实上并不会出现这种情况。 这个程序的递归实现了某种类型的螺旋状while循环。while循环在循环体每次执行时必须取得某种进展，逐步迫近循环终止条件。递归函数也是如此，它在每次递归调用后必须越来越接近某种限制条件。当递归函数符合这个限制条件时，它便不在调用自身。 在程序中，递归函数的限制条件就是变量quotient为零。在每次递归调用之前，我们都把quotient除以10，所以每递归调用一次，它的值就越来越接近零。当它最终变成零时，递归便告终止。 /*接受一个整型值（无符号0，把它转换为字符并打印它，前导零被删除*/ 通常,一个函数在调用另一个函数之前,要作如下的事情:a)将实在参数,返回地址等信息传递给被调用函数保存; b)为被调用函数的局部变量分配存储区;c)将控制转移到被调函数的入口. 从被调用函数返回调用函数之前,也要做三件事情:a)保存被调函数的计算结果;b)释放被调函数的数据区;c)依照被调函数保存的返回地址将控制转移到调用函数.所有的这些,不论是变量还是地址,本质上来说都是"数据",都是保存在系统所分配的栈中的. ok,到这里已经解决了第一个问题:递归调用时数据都是保存在栈中的,有多少个数据需要保存就要设置多少个栈,而且最重要的一点是:控制所有这些栈的栈顶指针都是相同的,否则无法实现同步. 下面来解决第二个问题:在非递归中,程序如何知道到底要转移到哪个部分继续执行?回到上面说的树的三种遍历方式,抽象出来只有三种操作:访问当前结点,访问左子树,访问右子树.这三种操作的顺序不同,遍历方式也不同.如果我们再抽象一点,对这三种操作再进行一个概括,可以得到:a)访问当前结点:对目前的数据进行一些处理;b)访问左子树:变换当前的数据以进行下一次处理;c)访问右子树:再次变换当前的数据以进行下一次处理(与访问左子树所不同的方式). 下面以先序遍历来说明: void preorder_recursive(Bitree T) /* 先序遍历二叉树的递归算法*/ { if (T) { visit(T); /* 访问当前结点*/ preorder_recursive(T->lchild); /* 访问左子树*/ preorder_recursive(T->rchild); /* 访问右子树*/ } } visit(T)这个操作就是对当前数据进行的处理, preorder_recursive(T->lchild)就是把当前数据变换为它的左子树,访问右子树的操作可以同样理解了. 现在回到我们提出的第二个问题:如何确定转移到哪里继续执行?关键在于一下三个地方:a)确定对当前数据的访问顺序,简单一点说就是确定这个递归程序可以转换为哪种方式遍历的树结构;b)确定这个递归函数转换为递归调用树时的分支是如何划分的,即确定什么是这个递归调用树的"左子树"和"右子树"c)确定这个递归调用树何时返回,即确定什么结点是这个递归调用树的"叶子结点". 1.用递归法计算n! 【讲解】 递归是算法设计中的一种基本而重要的算法。递归方法即通过函数或过程调用自身将问题转化为本质相同但规模较小的子问题，是分治策略的具体体现。 递归方法具有易于描述、证明简单等优点，在动态规划、贪心算法、回溯法等诸多算法中都有着极为广泛的应用，是许多复杂算法的基础。 递归概述 一个函数在它的函数体内调用它自身称为递归（recursion）调用。是一个过程或函数在其定义或说明中直接或间接调用自身的一种方法，通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解。递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。用递归思想写出的程序往往十分简洁易懂。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。 使用递归要注意以下几点： （1）递归就是在过程或函数里调用自身； （2）在使用递增归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。 例如有函数r如下： int r(int a) { b=r(a?1); return b; } 这个函数是一个递归函数，但是运行该函数将无休止地调用其自身，这显然是不正确的。为了防止递归调用无终止地进行，必须在函数内有终止递归调用的手段。常用的办法是加条件判断，满足某种条件后就不再作递归调用，然后逐层返回。 构造递归方法的关键在于建立递归关系。这里的递归关系可以是递归描述的，也可以是递推描述的。 例4-1 用递归法计算n!。 n!的计算是一个典型的递归问题。使用递归方法来描述程序，十分简单且易于理解。 （1）描述递归关系 递归关系是这样的一种关系。设{U 1,U 2 ,U 3 ,…,U n ,…}是一个序列，如果从某一项k开始， U n 和它之前的若干项之间存在一种只与n有关的关系，这便称为递归关系。 注意到，当n≥1时，n!=n*(n?1)!（n=0时，0!=1），这就是一种递归关系。对于特定的k!，它只与k与(k?1)!有关。 （2）确定递归边界 在步骤1的递归关系中，对大于k的U n 的求解将最终归结为对U k 的求解。这里的U k 称 为递归边界（或递归出口）。在本例中，递归边界为k=0，即0!=1。对于任意给定的N!，程序将最终求解到0!。 确定递归边界十分重要，如果没有确定递归边界，将导致程序无限递归而引起死循环。例如以下程序： #include 递归算法实验报告 篇一：递归算法的设计和实现的实验报告 班级学号姓名实验组别试验日期室温报告日期成绩报告内容：（目的和要求、原理、步骤、数据、计算、小结等） 实验名称：递归算法的设计和应用 实验目的： 1. 掌握递归算法的实现。 2. 实现递归算法的应用。 实验环境（硬/软件要求）： Windows XX, Visual C++ 6.0 实验内容： 用递归算法实现前n个自然数的累加和与平均数【C语言源程序】 #include int Digui(int n)//设计递归算法功能为求前n个整数的和// { if(n==0) return 0; if(n==1) return 1; else return Digui(n-1)+n; } int main() { int n; printf("请输入n的值：\n"); scanf("%d",&n); printf("计算结果为：\n%d\n",Digui(n)); printf("这n个数的平均数是：\n%f\n",(float)Digui(n)/n); } 篇二：数据结构- 递归算法实验报告 实验报告 实验五递归算法 实验目的： 1.熟悉递归算法的实现过程及实现机理； 2.熟练并掌握递归算法的设计方法； 3.了解递归算法到非递归算法的转换。 实验原理： 高级程序语言函数调用原理； 递归算法的设计方法。 实验内容： 6-14 折半查找问题。折半查找问题的描述见6.1节，折半查找问题的递归算法见例6-2。要求： （1）设计折半查找问题的循环结构算法； （2）设计一个查找成功的例子和一个查找不成功的例子，并设计测试主程序； （3）设计一个包含10000个数据元素的查找成功的例子，然后分别调用循环结构的查找算法和递归结构的查找算法，并测试出两种算法在计算机上的实际运行时间。 实验结果： （1）折半查找问题的循环结构算法程序为： int Csearch(int test[],int x,int low,int high) { int i; for( i=0;i { if(x==test[i]) return i; else if(x>test[i])low=i+1; else high=i-1; } if(i>=high) return -1; } （2）①查找成功的例子： #include 递归算法详解标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N] 递归 冯文科一、递归的基本概念。 一个函数、概念或数学结构，如果在其定义或说明内部直接或间接地出现对其本身的引用，或者是为了描述问题的某一状态，必须要用至它的上一状态，而描述上一状态，又必须用到它的上一状态……这种用自己来定义自己的方法，称之为递归或递归定义。在程序设计中，函数直接或间接调用自己，就被称为递归调用。 二、递归的最简单应用：通过各项关系及初值求数列的某一项。 在数学中，有这样一种数列，很难求出它的通项公式，但数列中各项间关系却很简 a与前面临近几项之间的关单，于是人们想出另一种办法来描述这种数列：通过初值及 n 系。 要使用这样的描述方式，至少要提供两个信息：一是最前面几项的数值，一是数列间各项的关系。 比如阶乘数列 1、2、6、24、120、720…… 如果用上面的方式来描述它，应该是： a的值，那么可以很容易地写成这样： 如果需要写一个函数来求 n 这就是递归函数的最简单形式，从中可以明显看出递归函数都有的一个特点：先处理一些特殊情况——这也是递归函数的第一个出口，再处理递归关系——这形成递归函数的第二个出口。 递归函数的执行过程总是先通过递归关系不断地缩小问题的规模，直到简单到可以作为特殊情况处理而得出直接的结果，再通过递归关系逐层返回到原来的数据规模，最终得出问题的解。 以上面求阶乘数列的函数) f为例。如在求)3(f时，由于3不是特殊值，因此需 (n 要计算)2( 3f，但)2(f是对它自己的调用，于是再计算)2(f，2也不是特殊值，需要计 * 算)1( f，返回 )1(= 2f，需要知道)1(f的值，再计算)1(f，1是特殊值，于是直接得出1 * 上一步，得2 3 * )2( )3(= = f，从而得最终 =f )1( 3 2 * * )2(= =f 2 f，再返回上一步，得6 解。 用图解来说明，就是 汉诺塔C递归算法详细解答 程序如下： void move(char x,char y){ printf("%c-->%c\n",x,y); } void hanoi(intn,charone,chartwo,char three){ /*将n个盘从one座借助two座，移到three座*/ if(n==1) move(one,three); else{ hanoi(n-1,one,three,two); move(one,three); hanoi(n-1,two,one,three); } } main(){ int n; printf("input the number of diskes:"); scanf("%d",&n); printf("The step to moving %3d diskes:\n",n); hanoi(n,'A','B','C'); } Hanoi塔问题, 算法分析如下，设A上有n个盘子。 如果n=1，则将圆盘从A直接移动到C。 如果n=2，则： （1）将A上的n-1（等于1）个圆盘移到B上； （2）再将A上的一个圆盘移到C上； （3）最后将B上的n-1（等于1）个圆盘移到C上。 如果n=3，则： A）将A上的n-1（等于2，令其为n`）个圆盘移到B（借助于C），步骤如下：（1）将A上的n`-1（等于1）个圆盘移到C上。 （2）将A上的一个圆盘移到B。 （3）将C上的n`-1（等于1）个圆盘移到B。 B）将A上的一个圆盘移到C。 C）将B上的n-1（等于2，令其为n`）个圆盘移到C（借助A），步骤如下：（1）将B上的n`-1（等于1）个圆盘移到A。 （2）将B上的一个盘子移到C。 （3）将A上的n`-1（等于1）个圆盘移到C。到此，完成了三个圆盘的移动过程。 第3章栈和队列习题练习答案 3.1设将整数1，2，3，4依次进栈，但只要出栈时栈非空，则可将出栈操作按任何次序夹入其中，请回答下述问题： (1)若入、出栈次序为Push(1), Pop(),Push(2),Push(3), Pop(), Pop( ),Push(4), Pop( ),则出栈的数字序列为何(这里Push(i)表示i进栈，Pop( )表示出栈)? (2)能否得到出栈序列1423和1432?并说明为什么不能得到或者如何得到。 (3)请分析1，2 ，3 ，4 的24种排列中，哪些序列是可以通过相应的入出栈操作得到的。 答： (1)出栈序列为：1324 (2)不能得到1423序列。因为要得到14的出栈序列，则应做 Push(1),Pop(),Push(2),Push (3),Push(4),Pop()。这样，3在栈顶，2在栈底，所以不能得到23的出栈序列。能得到1432的出栈序列。具体操作为：Push(1), Pop(),Push(2),Push(3),Push(4),Pop(),Pop(),Pop()。 (3)在1，2 ，3 ，4 的24种排列中，可通过相应入出栈操作得到的序列是： 1234,1243,1324,1342,1432,2134,2143,2314,2341,2431,3214,3241,3421,4321 不能得到的序列是： 1423,2413,3124,3142,3412,4123,4132,4213,4231,4312 3.2 链栈中为何不设置头结点? 答： 链栈不需要在头部附加头结点，因为栈都是在头部进行操作的，如果加了头结点，等于要对头结点之后的结点进行操作，反而使算法更复杂，所以只要有链表的头指针就可以了。 3.3 循环队列的优点是什么? 如何判别它的空和满? 答： 循环队列的优点是：它可以克服顺序队列的"假上溢"现象，能够使存储队列的向量空间得到充分的利用。判别循环队列的"空"或"满"不能以头尾指针是否相等来确定，一般是通过以下几种方法：一是另设一布尔变量来区别队列的空和满。二是少用一个元素的空间,每次入队前测试入队后头尾指针是否会重合，如果会重合就认为队列已满。三是设置一计数器记录队列中元素总数，不仅可判别空或满，还可以得到队列中元素的个数。 3.4设长度为n的链队用单循环链表表示，若设头指针，则入队出队操作的时间为何? 若只设尾指针呢? 答： 当只设头指针时，出队的时间为1，而入队的时间需要n，因为每次入队均需从头指针开始查找，找到最后一个元素时方可进行入队操作。若只设尾指针，则出入队时间均为1。因为是循环链表，尾指针所指的下一个元素就是头指针所指元素，所以出队时不需要遍历整个队列。 如何用栈实现递归与非递归的转换 (一)三种遍历树的算法 递归与非递归转换的基础知识是能够正确理解三种树的遍历方法：前序，中序和后序，第一篇就是关于这三种遍历方法的递归和非递归算法。 一.为什么要学习递归与非递归的转换的实现方法? 1)并不是每一门语言都支持递归的. 2)有助于理解递归的本质. 3)有助于理解栈,树等数据结构. 二.三种遍历树的递归和非递归算法 递归与非递归的转换基于以下的原理:所有的递归程序都可以用树结构表示出来.需要说明的是,这个"原理"并没有经过严格的数学证明,只是我的一个猜想,不过在至少在我遇到的例子中是适用的.学习过树结构的人都知道,有三种方法可以遍历树:前序,中序,后序.理解这三种遍历方式的递归和非递归的表达方式是能够正确实现转换的关键之处,所以我们先来谈谈这个.需要说明的是,这里以特殊的二叉树来说明,不过大多数情况下二叉树已经够用,而且理解了二叉树的遍历,其它的树遍历方式就不难了。 1)前序遍历 a)递归方式: void preorder_recursive(Bitree T) /* 先序遍历二叉树的递归算法*/ { if (T) { visit(T); /* 访问当前结点*/ preorder_recursive(T->lchild); /* 访问左子树*/ preorder_recursive(T->rchild); /* 访问右子树*/ } } b)非递归方式 void preorder_nonrecursive(Bitree T) /* 先序遍历二叉树的非递归算法*/ { initstack(S); push(S,T); /* 根指针进栈*/ while(!stackempty(S)) { while(gettop(S,p)&&p) { /* 向左走到尽头*/ visit(p); /* 每向前走一步都访问当前结点*/ push(S,p->lchild); } pop(S,p); if(!stackempty(S)) { /* 向右走一步*/ pop(S,p); push(S,p->rchild); } 一分而治之算法 分而治之方法与软件设计的模块化方法非常相似。为了解决一个大的问题，可以： 1) 把它分成两个或多个更小的问题； 2) 分别解决每个小问题； 3) 把各小问题的解答组合起来，即可得到原问题的解答。小问题通常与原问题相似，可以递归地使用分而治之策略来解决。下列通过实例加以说明。 例：利用分而治之算法求一个整数数组中的最大值。 练习：[找出伪币] 给你一个装有1 6个硬币的袋子。1 6个硬币中有一个是伪造的，并且那个伪造的硬币比真的硬币要轻一些。你的任务是找出这个伪造的硬币。 二贪心算法 贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。 贪心算法(Greedy algorithm)是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。用贪婪法设计算法的特点是一步一步地进行，常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间，它采用自顶向下,以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题, 通过每一步贪心选择,可得到问题的一个最优解，虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的，所以贪婪法不要回溯。 贪心算法是一种改进了的分级处理方法。其核心是根据题意选取一种量度标准。然后将这多个输入排成这种量度标准所要求的顺序，按这种顺序一次输入一个量。如果这个输入和当前已构成在这种量度意义下的部分最佳解加在一起不能产生一个可行解，则不把此输入加到这部分解中。这种能够得到某种量度意义下最优解的分级处理方法称为贪婪算法。 对于一个给定的问题，往往可能有好几种量度标准。初看起来，这些量度标准似乎都是可取的，但实际上，用其中的大多数量度标准作贪婪 第3章栈和队列 一、选择题 1.栈结构通常采用的两种存储结构是（A ）。 A、顺序存储结构和链表存储结构 B、散列和索引方式 C、链表存储结构和数组 D、线性链表结构和非线性存储结构 2.设栈ST 用顺序存储结构表示，则栈ST 为空的条件是（ B ） A、ST.top-ST.base<>0 B、ST.top-ST.base==0 C、ST.top-ST.base<>n D、ST.top-ST.base==n 3.向一个栈顶指针为HS 的链栈中插入一个s 结点时，则执行（ C ） A、HS->next=s; B、s->next=HS->next；HS->next=s; C、s->next=HS；HS=s; D、s->next=HS；HS=HS->next; 4.从一个栈顶指针为HS 的链栈中删除一个结点，用x 保存被删除结点的值，则执行（ C） A 、x=HS；HS=HS->next; B 、HS=HS->next；x=HS->data; C 、x=HS->data；HS=HS->next; D 、s->next=Hs；Hs=HS->next; 5.表达式a*(b+c)-d 的后缀表达式为（ B ） A、abcdd+- B、abc+*d- C、abc*+d- D、-+*abcd 6.中缀表达式A-（B+C/D）*E 的后缀形式是（ D ） A、AB-C+D/E* B、ABC+D/E* C、ABCD/E*+- D、ABCD/+E*- 7.一个队列的入列序列是1，2，3，4，则队列的输出序列是（ B ） A、4，3，2，1 B、1，2，3，4 C、1，4，3，2 D、3，2，4，1 8.循环队列SQ 采用数组空间SQ.base[0,n-1]存放其元素值，已知其头尾指针分别是front 和rear，则判定此循环队 列为空的条件是（） A、Q.rear-Q.front==n B、Q.rear-Q.front-1==n C、Q.front==Q.rear D、Q.front==Q.rear+1 9.循环队列SQ 采用数组空间SQ.base[0,n-1]存放其元素值，已知其头尾指针分别是front 和rear，则判定此循环队 列为满的条件是（） A、Q.front==Q.rear B、Q.front!=Q.rear C、Q.front==(Q.rear+1)%n D、Q.front!=(Q.rear+1)%n 10.若在一个大小为6 的数组上实现循环队列，且当前rear 和front 的值分别为0 和3，当从队列中删除一个元素， 再加入两个元素后，rear 和front 的值分别为（） A、1，5 B、2, 4 C、4，2 D、5，1 11.用单链表表示的链式队列的队头在链表的（）位置 A、链头 B、链尾 C、链中 12.判定一个链队列Q（最多元素为n 个）为空的条件是（） A、Q.front==Q.rear B、Q.front!=Q.rear C、Q.front==(Q.rear+1)%n D、Q.front!=(Q.rear+1)%n 13.在链队列Q 中，插入s 所指结点需顺序执行的指令是（） A 、Q.front->next=s；f=s; B 、Q.rear->next=s；Q.rear=s; C 、s->next=Q.rear；Q.rear=s; D 、s->next=Q.front；Q.front=s; 14.在一个链队列Q 中，删除一个结点需要执行的指令是（） A、Q.rear=Q.front->next; B、Q.rear->next=Q.rear->next->next; C、Q.front->next=Q.front->next->next; D、Q.front=Q.rear->next; 1-1 通过对堆栈S操作：Push(S,1), Push(S,2), Pop(S), Push(S,3), Pop(S), Pop(S)。输出的序列为：123。(2分) T F 作者: DS课程组 单位: 浙江大学 1-2 在用数组表示的循环队列中，front值一定小于等于rear值。(1分) T F 作者: DS课程组 单位: 浙江大学 1-3 若一个栈的输入序列为{1, 2, 3, 4, 5}，则不可能得到{3, 4, 1, 2, 5}这样的出栈序列。(2分) T F 作者: 徐镜春 单位: 浙江大学 1-4 If keys are pushed onto a stack in the order {1, 2, 3, 4, 5}, then it is impossible to obtain the output sequence {3, 4, 1, 2, 5}. (2分) T F 作者: 徐镜春 单位: 浙江大学 1-5 所谓“循环队列”是指用单向循环链表或者循环数组表示的队列。(1分) T F 作者: DS课程组 单位: 浙江大学 1-6 An algorithm to check for balancing symbols in an expression uses a stack to store the symbols. (1分) T F 2-1 设栈S和队列Q的初始状态均为空，元素a、b、c、d、e、f、g依次进入栈S。若每个元素出栈后立即进入队列Q，且7个元素出队的顺序是b、d、c、f、e、a、g，则栈S的容量至少是：(2分) 1. 1 2. 2 3. 3 4. 4 作者: DS课程组 单位: 浙江大学 2-2 若元素a、b、c、d、e、f依次进栈，允许进栈、退栈操作交替进行，但不允许连续三次进行退栈工作，则不可能得到的出栈序列是？(2分) 1. b c a e f d 2. c b d a e f 3. d c e b f a 4. a f e d c b 作者: DS课程组 单位: 浙江大学 2-3 设一个栈的输入序列是1、2、3、4、5，则下列序列中，是栈的合法输出序列的是？(2分) 1. 3 2 1 5 4 2. 5 1 2 3 4 3. 4 5 1 3 2 4. 4 3 1 2 5递归算法详解
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