递归优化的这三种方式你知道吗?

2022-12-08 00:00:00 调用 计算 复杂度 递归 数列




估计找工作的,都会碰到面试官老是问道“递归算法”,感同身受,前段时间面试的时候,就有一家问道这个问题,是非常典型的问题。在前面一篇世界上有哪些代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例?递归应该算是比较“经典”的算法

1.从 斐波那契数列开始说起

波那契数列指的是这样一个数列 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144,是指这样一个数列

递推公式如图:

递推公式

有没有直接计算的公式?当然有

public int Fibo(int n)
{
double c = Math.Sqrt(5);
return (int)((Math.Pow((1 + c) / 2, n) - Math.Pow((1 - c) / 2, n)) / c);
}

1.常见的递归

项和第二项的值均为1,后面每项的值都是前两项值之和,所以我们很多人基本上都会使用递归来实现,常见的算法如下:

        public int Fibo(int n)
{
if (n == 1 || n == 2)
{
return 1;
}
return Fibo(n - 2) + Fibo(n - 1);
}

但这种做法并不能完全解决问题,因为大允许的递归深度跟当前线程剩余的栈空间大小有关,事先无法计算。如果实时计算,代码过于复杂,就会影响代码的可读性。所以,如果大深度比较小,比如 10、50,就可以用这种方法,否则这种方法并不是很实用。

ps:递归代码要警惕重复计算

除此之外,使用递归时还会出现重复计算的问题。刚才我讲的第二个递归代码的例子,如果我们把刚才我讲的第二个递归代码的例子,如果我们把整个递归过程分解一下的话,那就是这样的:n 越大,这段代码执行效率越低通过测试一下看他的效率如何

            Stopwatch sw = new Stopwatch();
sw.Start();
var result = Fibo(40);
sw.Stop();
Debug.WriteLine("n=100;result="+result+";耗时:"+sw.ElapsedMilliseconds);
n=10;result=55;耗时:2715
n=40;result=102334155;耗时:4673

如果n再稍微大一点,所消耗的时间是成指数级增长的,比如n=64的时候,所消耗的时间可能是两三年!不信的话,你可以试试!

我们会发现f(n)这个方法被调用了很多次,而且其中重复率非常之高,也就是说被重复计算了很多次,如果n稍微大一点这棵树会非常庞大。这里我们可以看出,每个节点就需要计算一次,总计算的次数就是该二叉树节点的数量,可见其时间复杂度为O(2n),是指数级的,其空间复杂度也就是该二叉树的高度,为O(n)。这样来看,我们应该就清楚了,为什么这段代码效率如此低下了吧。

2.数组保存法

我们应该避免无数次重复的计算

为了避免无数次重复,可以从n=1开始往上计算,并把每一个计算出来的数据,用一个数组保存,需要终值时直接从数组中取即可,算法如下:

public int fib(int n) {
int[] fib = new int[n];
fib[] = 1;
fib[1] = 1;
for (int i = 2; i < n; i++) {
fib[i] = fib[i - 2] + fib[i - 1];
}
return fib[n - 1];
}

测试一下结果

n=10;result=55;耗时:
n=40;result=102334155;耗时:
n=1000000;result=1884755131;耗时:5

毫秒级,几乎忽略不计的,当计算100万时,也就5毫秒

3.滚动数组法

尽管上述算法已经很高效了,但我们还是会发现一个问题,其实整个数组中,每次计算时都只需要新的3个值,前面的值计算完后就不再需要了。比如,计算到第10次时,需要的数组空间只有第8和第9两个空间,前面第1到第7个空间其实就不再需要了。所以我们还可以改进,通过3个变量来存储数据,算法如下:

        public int Fibo3(int n)
{
int first = 1;
int second = 1;
int third = 2;
for (int i = 3; i <= n; i++)
{
third = first + second;
first = second;
second = third;
}
return third;
}

时间复杂度仍然为O(n),而空间复杂度为常量级别3,即空间复杂度为0,所以这种方法是非常高效的。

3.尾递归法

首先我们来了解一下什么是尾调用。

在计算机科学里,尾调用是指一个函数里的后一个动作是一个函数调用的情形:即这个调用的返回值直接被当前函数返回的情形。这种情形下该调用位置为尾位置。

 /// n 第n个数
/// first 第n个数
/// second 第n与第n+1个数的和
/// @return 返回斐波那契数列值
public int Fib5(int n, int first, int second) {
if (n <= 1) {
return first;
} else {
return fib5(n-1,second,first+second);
}
}

,也都是通过两个变量保存计算值,传递给下一次进行计算,递归的过程中也是根据n值变化逐步重复运算,和循环差不多,时间复杂度和空间复杂度也都一样,优雅了很多。

我们知道递归调用是通过栈来实现的,每调用一次函数,系统都将函数当前的变量、返回地址等信息保存为一个栈帧压入到栈中,那么一旦要处理的运算很大或者数据很多,有可能会导致很多函数调用或者很大的栈帧,这样不断的压栈,很容易导致栈的溢出。

还有一种优化思路就是矩阵快速幂法,可参考链接 https://blog.csdn.net/computer_user/article/details/86927209

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