c语言中的递归算法,c语言递归算法经典实例

　　引言最近在机器学习的实践中，很多经典算法都融入了递归的思想。和我一样，可能很多人都听说过“递归解决的问题都可以循环解决”这句话。因此，递归在算法中的应用往往被忽视。本文详细阐述了如何利用递归解决问题，加强递归的应用。

　　前言，递归的简单例子是什么？求数n的阶乘. Python代码2、递归算法思想的运用3、汉诺威问题的实际练习代码

　　另一方面，简单来说，什么是递归，函数本身在函数中被调用。

　　实际上，递归可以看作是两次运算，是一步步解决子问题的“转移”；在得到问题最基本部分的解后，一步一步返回去寻找上一级的解就是“返回”

　　用一个非常简单的“查字典”的例子来说明这个想法：

　　http://www。Sina.com/http://www.Sina.com/A简单例子，求数n的阶乘f(n )=n*(n-1 ) ) n-2 )… 21

　　换句话说

　　f(n )=nf(n-1)).

　　代码python def func(n):IFN==1:return 1 else:return * func(n-1)print(func)3)二、递归算法的思想是

　　358 www.Sina.com/http://www.Sina.com/We可以通过确定上述两个特征是否存在来确定我们是否可以递归地解决问题。

　　当我们发现问题可以递归求解时，我们再来看看递归问题的一般求解思路。

　　1.你在学习过程中与到了一个很生疏的词语1，你不知道它是什么意思，于是你打开字典，在字典中找到了对它的解释，但是在解释它的这句话中，又存在另一个生疏的词语2，于是你又在字典中查找词语2的解释，结果词语2中也有一个生疏的词语3，在字典中继续查找，就这样不断重复这个过程，直到对词语的解释中没有生词，这时“递”这个过程就结束了；

　　2.但是我们不要忘记我们的初衷，是为了找词语1的意思（像极了解决报错的时候一个又一个，最后差点忘了最原始的报错是什么），然后我们需要从最后一个词语开始，向上解释，一步一步地解释到我们最开始想要知道的那个词语的解释中，这就是“归”的过程

　　三。实际练习汉诺威问题如下图所示。从左到右有A、B、C三个支柱，其中A支柱上有N个由小到大堆叠的圆盘，现在需要将A支柱上的圆盘移动到C支柱上。在此期间，只有一个原则。一次只能移动到一个盘子上，大盘子不能在小盘子上。找出运动的步骤和时间。

　　根据拆除概念：

　　1.定义递归并阐明函数：A上的N个磁盘通过b移动到C。

　　移动(n，a，b，c))。

　　2.求问题与子问题的关系(递归公式()))))))))65))))))

　　首先看A在只有两个圆盘的情况下是如何运动的。

　　分析问题与问题的关系。通过B将N个磁盘转移到C列可以通过以下三个步骤进行分析。

　　将上述n-1个圆盘作为一个圆盘，分析思路与上述只有两个圆盘的思路是一致的。

　　通过c将上面的n-1个磁盘移动到B。

　　移动(n-1，a，c，b))。

　　这时候把A下面最大的圆盘移到c。

　　然后，B上面的n-1个磁盘通过a转移到C。

　　移动(n-1，b，a，c))))。

　　注意：既然已经定义了这个函数的作用，那么下一次n-1个磁盘通过c移动到B的时候自然就可以调用这个函数了，所以，明确函数非常重要。根据函数的函数描述，递归问题其实很好分析。将第一步中的n-1从C移动到B，然后重复上述过程。如果上面的n-2块板通过A移动到B，那么A的底板移动到C，最后上面的n-2块板通过A移动到B的底部.规则找到了。但是，在找问题的时候，不能把子问题延伸到多个层面。这将陷入递归陷阱，导致计算机堆栈溢出。人脑当然是。

　　Code defmove(n，a，b，c): IFN==1: print (a (a，-，c) else:move(n-1，a，c，b) print)

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