1.递归 递归:程序调用自身的编程技巧称为递归(recursion). 优点是:代码简洁,易于理解. 缺点是:运行效率较低. 递归思想:把问题分解成规模更小,但和原问题有着相同解法的问题. 1)下面是关于1+2+3+....+n的递归算法: /// <summary> /// 1+2+3+....+n的递归算法 /// </summary> /// <param name="i"></param> /// <returns>&

一.用for循环计算n! package for_package; import java.util.*;//导入含有输入类的包 public class for_class { /** * @param args */ public static void main(String[] args) {//void代表不会有返回值,参数也可以不用写 // TODO Auto-generated method stub int i; int fact=1; int n; Scanner in=new

php用压栈的方式,循环遍历无限级别的数组(非递归方法) 好久不写非递归遍历无限级分类...瞎猫碰到死老鼠,发刚才写的1段代码,压栈的方式遍历php无限分类的数组... php压栈的方式遍历无限级别数组的代码,截图如下: $nodes 样例数据 截图如下: 运行结果:-----------------content: 标题1content: sdffwewewerecontent: 222222content: uuuuuuuuuucontent: aaaaaaaacontent: uuu 00

先科普一下什么叫斐波那契数列,以下内容摘自百度百科: 斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列.因意大利数学家列昂纳多·斐波那契(Leonardoda Fibonacci)以兔子繁殖为例子而引入,指的是这样一个数列:1.1.2.3.5.8.13.21.34...这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和. 根据以上定义,用python定义一个函数,用于计算斐波那契数列中第n项的数字是多少: def fib_recur(n): if n==0: return "&q

1.for循环语句计算n! 2.while循环语句计算n! 3.do-while语句计算n! 4.递归方法计算n! 5.心得:在此次实验中不知道如何从键盘进行输入,通过百度后找到一种容易理解的输入方法,通过调试达到了实验目的.在使用for,while和do-while循环语句进行计算n!输出时应该注意这三种循环语句执行顺序.采用递归方法进行调试时问题比较多,不知道如何进行调试,通过百度查找但不太理解,所以希望能得到老师和同学的帮助.递归算法是以前的知识,由于以前学习不扎实导致此次的问题,在以后的

1: 非递归方法:  一起学习 寻找快乐 // File Name: CSearch.h #pragma once #include <vector> #include <atlstr.h> #include <stack> class Search { private: std::vector<CString> m_strPath; // 保存查找到了文件路径 std::vector<CString> m_strSearchName; // 搜

  在上一篇博客中,实现了Java中二叉树的三种遍历方式的递归实现,接下来,在此实现Java中非递归实现二叉树的前序.中序.后序遍历,在非递归实现中,借助了栈来帮助实现遍历.前序和中序比较类似,也简单一些,但是后序遍历需要两个栈来进行辅助,稍微复杂一些.   同样是那棵二叉树 前序遍历:4 2 1 3 6 5 7 8 10 中序遍历:1 2 3 4 5 6 7 8 10 后序遍历:1 3 2 5 10 8 7 6 4 import java.util.Stack; public class Tr

  在上一篇博客中,实现了Java中二叉树的四种遍历方式的递归实现,接下来,在此实现Java中非递归实现二叉树的前序.中序.后序.层序遍历,在非递归实现中,借助了栈来帮助实现遍历.前序和中序比较类似,也简单一些,但是后序遍历需要两个栈来进行辅助,稍微复杂一些,层序遍历中借助了一个队列来进行实现.   同样是那棵二叉树 前序遍历:4 2 1 3 6 5 7 8 10 中序遍历:1 2 3 4 5 6 7 8 10 后序遍历:1 3 2 5 10 8 7 6 4 层序遍历:4 2 6 1 3 5 7

斐波那契数列,又称黄金分割数列,指的是这样一个数列:0.1.1.2.3.5.8.13.21.……在数学上,斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义:F0=0,F1=1,Fn=F(n-1)+F(n-2)(n>=2,n∈N*) 实现代码: function fbnq($n){ if($n < 0){ return false; } else if($n == 0){ return 0; } elseif($n == 1 || $n == 2) { return 1; } else { $num1 =

这是之前我写的原始的 VB.NET 版本: http://www.cnblogs.com/RChen/archive/2010/05/17/1737587.html 转化为 C# 版本后,还进行了一些重构.包括修改成了强类型,以及使用了 Parallel.ForEach,但是发现没有收到预期的效果.性能提升比较少. 研究后发现,其实问题的关键在于要通过某种方式对遍历的可能性进行剪枝,这样才能减少遍历次数,从而提升性能.而且,由于结果是通过 yield return 和 IEnumerable 实

一.用for循环实现 实验过程: 实验结果: 二.用while循环实现 实验结果: 三.用do while循环实现 实验结果: 四.用递归算法实现 实验结果: 实验心得: 此次实验中必须熟悉for循环,while循环,do while循环以及递归的算法形式.还应该明白n!应如何应用到程序代码中如何书写. 明白了以上这些,对于此次编程来说就很简单了.

前序遍历 public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) { ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); Stack<TreeNode> stack=new Stack<TreeNode>(); TreeNode p=root; while(!stack.isEmpty()||p!=null){ if(p!=null){ sta

参考: https://blog.csdn.net/xuzhangze/article/details/78568702 波那契数列数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和.即 第n项的值为  (n-1) + (n-2) 例如:数列 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21 方法一: function fo(n) { ) { ; }else{ ) + fo(n - ); } } 方法二: function fo(first, second, n) { ) { return second;

数的计算——(递归(超时)和非递归) 时间限制(普通/Java):1000MS/3000MS          运行内存限制:65536KByte总提交:1050            测试通过:312 描述 要求找出具有下列性质数的个数(包含输入的自然数n):先输入一个自然数n(n<=1000),然后对此自然数按照如下方法进行处理:1. 不作任何处理;2. 在它的左边加上一个自然数,但该自然数不能超过原数的一半;3. 加上数后,继续按此规则进行处理,直到不能再加自然数为止. 输入 一个自然数n

目录 1 问题描述 2 解决方案  2.1 递归法 2.2 非递归法 1 问题描述 Simulate the movement of the Towers of Hanoi Puzzle; Bonus is possible for using animation. e.g. if n = 2 ; A→B ; A→C ; B→C; if n = 3; A→C ; A→B ; C→B ; A→C ; B→A ; B→C ; A→C; 翻译:模拟汉诺塔问题的移动规则:获得奖励的移动方法还是有可能的.

前言 上一节我们详细讲解了计算列以及计算列持久化的问题,本节我们依然如前面讲解来看看二者查询性能问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 持久化计算列比非持久化计算列性能要好 我们开始创建两个一样的表并都插入条数据来进行比较,对于计算列我们重新进行创建计算列和非计算列持久化. CREATE TABLE [dbo].[ComputeColumnCompare] (ID INT, FirstName VARCHAR(), )) GO INSERT INT

一个被广泛使用的面试题: 给定一个二叉搜索树,请找出其中的第K个大的结点. PS:我第一次在面试的时候被问到这个问题而且让我直接在白纸上写的时候,直接蒙圈了,因为没有刷题准备,所以就会有伤害.(面完的感慨是:千里马常有,伯乐不常有. 互联网公司普遍浮躁,想拿到互联网公司的入场券,我得回去刷题.) 知耻而后勇,于是我回家花了两个半小时(在不参考任何书本和网路上的源码的前提下),从构建BST开始,到实现中序遍历,最后用递归方法写出bst_findKthNode()并用gdb调试成功. 不过,使用递归

直接上代码package com.face.test; public class Test { /** * 面试题:递归方法计算n! */ @org.junit.Test public void diGui() { int n = 5;//5 4 3 2 1 System.out.println(Factorial(n)); } private static int Factorial(int n) { if(n==0) return 1; else return n*Factorial(n-1

动态规划(Dynamic Programming)是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法.它的名字和动态没有关系,是Richard Bellman为了唬人而取的. 动态规划主要用于解决包含重叠子问题的最优化问题,其基本策略是将原问题分解为相似的子问题,通过求解并保存重复子问题的解,然后逐步合并成为原问题的解.动态规划的关键是用记忆法储存重复问题的答案,避免重复求解,以空间换取时间. 用动态规划解决的经典问题有:最短路径(shortest path),0-1背包问题(K

快速排序一般采用递归方法(详见快速排序及其优化),但递归方法一般都可以用循环代替.本文实现了java版的非递归快速排序. 更多:数据结构与算法合集 思路分析 采用非递归的方法,首先要想到栈的使用,通过阅读递归调用部分的代码,思考如何用栈来代替.递归调用的核心代码是 pivot = partition(a, low, high); 每次循环都必须包含这句核心代码,可以想到,如果要对该行代码实现循环,只能对low和high采取操作,所以我们在栈中压入low和high,每个循环弹出一对low和high

归并排序可以采用递归方法(见:归并排序),但递归方法会消耗深度位O(longn)的栈空间,使用归并排序时,应该尽量使用非递归方法.本文实现了java版的非递归归并排序. 更多:数据结构与算法合集 思路分析 递归排序的核心是merge(int[] arr, int start, int mid, int end)函数,讲[start~mid-1]和[mid~end]部分的数据合并,递归代码是使用递归得到mid,一步步分解数组. 非递归时,我们直接定义要合并的小数组长度从1开始,在较小的长度数组都合