Python递归实现分治算法
分治算法是一种将问题分解成若干个子问题进行求解的算法,通常适用于规模比较大且难以直接解决的问题。它的一般思路是将原问题划分成若干个规模较小但结构与原问题相似的子问题,然后递归地解决这些子问题,最后将子问题的解合并得到原问题的解。
Python递归实现分治算法的代码如下所示:
def divide_conquer(problem): # 判断问题是否可以直接解决 if problem is None: return None # 判断是否已经到达问题的最小规模 if check_base_case(problem): return solve_base_case(problem) # 将问题分解成若干个子问题 subproblems = split_problem(problem) # 递归地解决子问题 solutions = [] for subproblem in subproblems: solution = divide_conquer(subproblem) solutions.append(solution) # 将子问题的解合并成原问题的解 result = merge_solutions(solutions) return result
其中,check_base_case
是一个函数,用来判断是否已经到达问题的最小规模,如果是,则直接求解问题;solve_base_case
是一个函数,用来求解问题的最小规模的情况;split_problem
是一个函数,用来将问题分解成若干个子问题;merge_solutions
是一个函数,用来将子问题的解合并成原问题的解。
例如,我们可以使用字符串作为一个例子,通过分治算法统计字符串中字母 "a" 的个数。代码如下所示:
def check_base_case(problem): return isinstance(problem, str) def solve_base_case(problem): return problem.count('a') def split_problem(problem): mid = len(problem) // 2 return [problem[:mid], problem[mid:]] def merge_solutions(solutions): return sum(solutions) problem = 'pidancode.com皮蛋编程' result = divide_conquer(problem) print('字符串中出现了 %d 个字母 a' % result)
在这个例子中,当字符串长度只有1时,认为已经到达了问题的最小规模,直接统计字符串中字母 "a" 的个数即可;当字符串长度大于1时,将字符串分成两半,递归地统计两半中字母 "a" 的个数,并将结果相加得到最终结果。输出结果为:字符串中出现了 3 个字母 a。
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