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递归是一种解决问题的方法,其主要思想在于:
递归问题的分解方式非常独特,其算法方面的明显特征就是:在算法流程中调用自身。递归为我们提供了一种对复杂问题的优雅解决方案,精妙的递归算法常会出奇简单,令人赞叹。
问题:给定一个列表,返回所有数的和。列表中数的个数不定,大家可能很容易的想到用一个循环和一个累加变量迭代的实现,如下代码:
def listSum(numlist):
Sum = 0
for num in numlist:
Sum = Sum + num
return Sum
这样的程序很简单,但是假如没有循环语句呢?既不用循环for,也不用while,还能对不确定长度的列表求和吗?
我们直到,列表求和实际上是由一次次的加法实现的,而加法只有两个操作数,这是确定的。
那是否可以想办法,将问题规模较大的列表求和,分解为规模较小而且固定的两个数求和呢?这样的话,同样是求和问题,但是规模发生了变化,符合递归解决问题的特征。
首先,我们换个方式来表示列表求和:全括号表达式:(1 + (3 + (5 + (7 + 9))))
上面的式子中,最内层的括号(7 + 9),这是不需要循环的,可以直接计算,实际上整个求和的过程是这样的:
观察上面的过程所包含的重复模式,可以把求和问题归纳为:
数列的和 = “首个数” + “余下数列”的和
如果数列包含的数烧到只有一个的话,他就是这个数列的和了。
def listSum(numlist):
if len((numlist)) == 1:
return numlist[0]
else:
return numlist[0] + listSum(numlist[1:])
上面的程序中:
递归函数调用和返回过程的链条:方向相反
关于数列求和问题:
数列求和问题首先具备了基本结束条件,当列表长度为1的时候,直接输出所包含的唯一数。
数列求和问题中,递归算法就是改变列表的长度,并向长度为1的状态演进。
调用自身是递归算法中最难理解的部分,实际上可以理解为:问题分解为了规模更小的相同问题。
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