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本篇内容介绍了“如何用java递归实现1到100的相加”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
所谓递归,是指程序在运行的过程中调用自身的行为。
这种行为也不能无限制地进行下去,得有个出口,叫做边界条件
,所以,递归可以分成三个段:前进段、达到边界条件,返回段,在这三个段我们都可以做一些事,比如前进段对问题规模进行缩小,返回段对结果进行整理。
这么说可能比较抽象,让我们看一个简单的案例:
如何用递归实现1到100的相加?
1到100相加使用循环大家都会解,代码如下:
public class Sum { public static void main(String[] args) { System.out.println(sumCircle(1, 100)); } private static int sumCircle(int min, int max) { int sum = 0; for (int i = min; i <= max; i++) { sum += i; } return sum; } }
那么,如何使用递归实现呢?
首先,我们要找到这道题的边界条件,1到100相加,边界条件可以是1,也可以是100,如果从1开始,那么边界条件就是100,反之亦然。
找到了边界条件之后,就是将问题规模缩小,对于这道题,计算1到100相加,那么,能不能先计算1到99相加再把100加上呢?肯定是可以的,这样问题的规模就缩小了,直到,问题规模缩小为1到1相加为止。
OK,让我们看代码实现:
private static int sumRecursive(int min, int max) { // 边界条件 if (min >= max) { return min; } // 问题规模缩小 int sum = sumRecursive(min, max - 1); // 加上当前值 sum += max; // 返回 return sum; }
是不是很简单?还可以更简单:
private static int sumRecursive2(int min, int max) { return min >= max ? min : sumRecursive2(min, max - 1) + max; }
686?
所以,使用递归最重要的就是找到边界条件,然后让问题的规模朝着边界条件的方向一直缩小,直到达到边界条件,最后依次返回即可,这也是快速实现递归的套路。
这么看来,使用递归似乎很简单,但是,它有没有什么缺点呢?
要了解缺点就得从递归的本质入手。
我们知道,JVM启动的时候有个参数叫做-Xss
,它不是表示XSS攻击哈,它是指每个线程可以使用的线程栈的大小。
那么,什么又是线程栈呢?
栈大家都理解了,我们在前面的章节也学习过了,使用栈,可以实现计算器的功能,非常方便。
线程栈,顾名思义,就是指线程运行过程中使用的栈。
那么,线程在运行的过程中为什么要使用栈呢?
这就不得不说方法调用的本质了。
举个简单的例子:
private static int a(int num) { int a = 1; return a + b(num); } private static int b(int num) { int b = 2; return c(num) + b; } private static int c(int num) { int c = 3; return c + num; }
在这段代码中,方法a() 调用 方法b(),方法b() 调用 方法c(),在实际运行的过程中,是这样处理的:调用方法a()时,发现需要调用方法b()才能返回,那就把方法a()及其状态保存到栈中,然后调用方法b(),同样地,调用方法b()时,发现需要先调用方法c()才能返回,那就把方法b()及其状态入栈,然后调用方法c(),调用方法c()时,不需要额外调用别的方法了,计算完毕返回,返回之后,从栈顶取出方法b()及当时的状态,继续运行方法b(),方法b()运行完毕,返回,再从栈中取出方法a()及当时的状态,计算完毕,方法a()返回,程序等待结束。
还是上图吧:
所以,方法调用的本质,就是栈的使用。
同理,递归的调用就是方法的调用,所以,递归的调用,也是栈的使用,不过,这个栈会变得非常大,比如,对于1到100相加,就有99次入栈出栈的操作。
因此,总结起来,递归有以下两个缺点:
操作耗时,因为牵涉到大量的入栈出栈操作;
有可能导致线程栈溢出,因为递归调用占用了线程栈很大的空间。
那么,我们是不是就不要使用递归了呢?
当然不是,之所以使用递归,就是因为它使用起来非常简单,能够快速地解决我们的问题,合理控制递归调用链的长度,就是一个好递归。
既然,递归调用的本质,就是栈的使用,那么,我们能不能自己模拟一个栈,将递归调用改成非递归呢?
当然可以。
还是使用上面的例子,现在我们需要把递归修改成非递归,且不是使用for循环的那种形式,要怎么实现呢?
首先,我们要自己模拟一个栈;
然后,找到边界条件;
最后,朝着边界条件的方向缩小问题规模;
OK,上代码:
private static int sumNonRecursive(int min, int max) { int sum = 0; // 声明一个栈 Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>(); stack.push(max); while (!stack.isEmpty()) { if (max > min) { // 要计算max,先计算max-1 stack.push(--max); } else { // 问题规模缩小到一定程度,计算返回 sum += stack.pop(); } } return sum; }
好了,是不是很简单,其实跟递归的套路是一样的,只不过改成自己模拟栈来实现。
这个例子可能不是那么明显,我们再举个二叉树遍历的例子来看一下。
public class BinaryTree { Node root; // 插入元素 void put(int value) { if (root == null) { root = new Node(value); } else { Node parent = root; while (true) { if (value <= parent.value) { if (parent.left == null) { parent.left = new Node(value); return; } else { parent = parent.left; } } else { if (parent.right == null) { parent.right = new Node(value); return; } else { parent = parent.right; } } } } } // 先序遍历 void preTraversal(Node x) { if (x == null) return; System.out.print(x.value + ","); preTraversal(x.left); preTraversal(x.right); } static class Node { int value; Node left; Node right; public Node(int value) { this.value = value; } } public static void main(String[] args) { BinaryTree binaryTree = new BinaryTree(); binaryTree.put(3); binaryTree.put(1); binaryTree.put(2); binaryTree.put(7); binaryTree.put(8); binaryTree.put(5); binaryTree.put(4); binaryTree.put(6); binaryTree.put(9); binaryTree.put(0); binaryTree.preTraversal(binaryTree.root); } }
我这里随手写了一颗二叉树,并实现了其先序遍历,这个测试用例中的二叉树长这个样子:
所以,这个二叉树的先序遍历结果为3,1,0,2,7,5,4,6,8,9,
。
可以看到,使用递归先序遍历二叉树非常简单,而且代码清晰易懂,那么,它如何修改为非递归实现呢?
首先,我们要自己模拟一个栈;
然后,找到边界条件,为节点等于空时;
最后,缩小问题规模,这里是先把右子树压栈,再把左子树压栈,因为先左后右;
好了,来看代码实现:
// 先序遍历非递归形式 void nonRecursivePreTraversal(Node x) { // 自己模拟一个栈 Stack<Node> stack = new Stack<Node>(); stack.push(x); while (!stack.isEmpty()) { Node tmp = stack.pop(); // 隐含的边界条件 if (tmp != null) { System.out.print(tmp.value + ","); // 缩小问题规模 stack.push(tmp.right); stack.push(tmp.left); } } }
“如何用java递归实现1到100的相加”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
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