今天给各位分享递归图解的知识，其中也会对递归特征消除法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录
一、<算法图解>
1、二分查找、大O分析法；数组和链表；递归、快速排序；分治、动态规划、贪婪算法；散列表（键值对组成的数据结构）；图算法（模拟 *** 的 *** ）：广度优先搜索、迪杰斯特拉算法（计算 *** 中两点之间最短距离）；K近邻（KNN，用于创建推荐 *** 、OCR引擎、预测股价、物件分类）。
2、二分查找的时间复杂度为log2n，多少个2相乘等于n。
3、有序数组，定义low和high，非一个元素，猜中，大了，小了。
4、选择排序：o(n方)，快速排序：o(nlo *** )，存储最小的值，存储最小元素的索引，找出最小的值，加到新数组中。
5、循环，程序的 *** 能更好，递归，程序更容易理解。栈有两种 *** 作：压入和弹出。
6、每个递归函数都有两部分：基线条件和递归条件，递归条件指的是函数调用自己，基线条件指的是函数不再调用自己，避免无限循环。
7、编程概念，调用栈，计算机在内部使用被称为调用栈的栈，递归是调用自己的函数。
8、调用栈可能占用大量内存，解决方案是编写循环代码，或者使用尾递归，但并非所有的语言都支持尾递归。
9、分治-递归式问题解决办法：步骤：找出基线条件，确定如何缩小问题的规模，使其符合基线条件。
10、涉及数组的递归函数，基线条件通常是数组为空或只包含一个元素。
11、快速排序-D&C算法：步骤：设置基线条件，数组小于2，选择基准值，将数组分成两个子数组：小于和大于基准值的元素，对这两个子数组进行快速排序，递归调用。
12、合并排序：o(nlo *** )，快速排序：o(nlo *** )：层数o(lo *** )乘每层需要的时间o(n)，但最差情况为o(n方)。
13、散列表-基本数据结构之一：内部机制：实现、冲突、散列函数。
14、散列表无序，数据结构：数组、列表、（栈、不能用于查找）、散列表（包含额外逻辑）。
15、数组和链表都直接映射到内存，但散列表使用散列函数来确定元素存储位置。
16、散列函数：不同的输入映射到不同的索引，输出不同的数字，散列表是散列函数和数组的结合，也称散列映射、映射、字典、关联数组。
17、缓存的数据存储在散列表中，访问页面时，先检查散列表是否存储了页面。
18、如果两个键映射到了同一个位置引发冲突，可以在这个位置存储一个链表，好的散列函数可以减少冲突。
19、填装因子为散列表元素/位置总数，因子越低，发生冲突的可能 *** 越小， *** 能越高。
20、广度优先搜索（BFS）的含义：解决最短路径问题的算法。
21、步骤：使用图来建立问题模型，使用广度优先搜索算法（是否有路径，哪个路径最短）。
22、所有算法中，图算法是最有用的。
23、队列（数据结构）：类似于栈，不能随机访问队列中元素，只支持入队和出队（压入和弹出），先加入的先出队，即先进先出（FIFO），而栈是后进先出（LIFO）。
24、有向图：关系是单向的，无向图：没有箭头，直接相连的节点互为邻居。
25、拓扑排序：根据图创建一个有序列表。
26、迪杰斯特拉算法：适用于加权图（提高或降低某些边的权重），找出加权图中的最短路径。
27、只适用于有向无环图，如果有负权边，不能使用迪杰斯特拉算法，因为算法假设处理过的节点，没有前往终点的最短路径，故，有负权边的可用贝尔曼-福特算法。
28、在未处理的节点找到开销最小的节点，遍历当前节点的所有邻居，如果经当前节点前往该邻居更近，就更新邻居开销，同时将该邻居的父节点设置为当前节点，将当前节点标记为处理过，找出接下来要处理的节点，并循环。
29、贪婪算法：每步都选择局部更优解，最终就是全局更优解，易于实现，运行快，是个不错的近似算法。
30、 *** 类似于列表，但是不包含重复的元素。
31、贪婪算法：o(n方)，NP完全问题：需要计算所有的解，从中选出最小距离，计算量大，更佳做法是使用近似算法。
32、动态规划：约定条件下找到更优解，在问题可分解为彼此 *** 且离散的子问题时，就可使用动态规划来解决。
33、动态规划解决方案涉及 *** ，每个单元格都是子问题，需考虑如何将问题分解为子问题。
34、K最近邻算法（KNN）： *** 推荐 *** 。
35、特征抽取：指标打分，计算距离（相似程度），N维。
36、应用：OCR光学字符识别（optical character reco *** ition），提取线段、点、曲线特征，找出与新图像最近的邻居；语音识别，人脸识别。
37、垃圾邮件过滤器：朴素贝叶斯分类器。
38、二叉查找树（binary search tree）：有序树状数据结构。
39、二叉查找树 *** 和删除 *** 作快于有序数组，但不能随机访问（没有索引）。
40、红黑树是处于平衡状态的特殊二叉树，不平衡时，如向右倾斜时 *** 能不佳。
41、反向索引：一个散列表，将单词映射到包含他的页面，常用于创建搜索引擎。
42、并行算法：速度的提升非线 *** ，因为并行 *** 管理开销和负载均衡。
43、分布式算法：特殊的并行算法， *** preduce（映射和归并函数），映射：任务多时自动分配多台计算机完成，将一个数组转换成另一个数组，归并是将一个数组转换成一个元素。
44、线 *** 规划：在给定约束条件下更大限度的改善指定指标，使用 *** x算法，图算法为线 *** 规划子集。
二、算法图解 PDF 高清版
像小说集一样趣味的算法新手入门书。
算法是解决困难的一步步步骤，都是电子信息科学行业的关键主题。现如今程序员*常见的算法早已历经了古人的探索、检测及证实。假如你要搞明白这种算法，又不愿困在在繁杂的证实中，这书更是你的不二选择。这部图例丰富多彩、扣人心弦的好用手册将给你轻轻松松懂得怎样在自身的程序流程中高效率应用关键的算法。
这书范例丰富多彩， *** 配文字，以令人非常容易了解的 *** 诠释了算法，致力于协助程序员在平时新项目中充分发挥算法的动能。书中的前三章将协助你奠定基础，陪你学习培训二分查找、大O表示法、二种基础的数据结构及其递归等。剩下的篇数将关键详细介绍运用普遍的算法，主要内容包含：应对实际难题时的处理 *** ，例如，什么时候选用贪欲算法或动态规划；散列表的运用；图算法；Kzui近邻算法。
1.3.1算法的运行时间以不同的速度增加9
1.3.3大O表示法指出了最糟情况下的运行时间12
4.3.1比较合并排序和快速排序53
9.2.1再增加一件商品将如何呢143
9.2.2行的排列顺序发生变化时结果将如何145
9.2.3可以逐列而不是逐行填充网格吗146
9.2.4增加一件更小的商品将如何呢146
9.2.8计算最终的解时会涉及两个以上的子背包吗148
9.2.9更优解可能导致背包没装满吗149
9.3.5最长公共子序列之解决方案154
11.5.1分布式算法为何很有用173
11.6布隆过滤器和HyperLogLog174
11.9Diffie-Hell *** n密钥交换179
自取：
三、求汉诺塔递归全过程的算法详解图,记得一定要是图释哦!!!
这个算法那么简单没必要搞得那么复杂吧。
这个等式已经包含了递归算法的全部含义。
an表示 n个数的和，an-1表示n-1个数的和，an= an-1+ 1;表示n个数的和可以通过n-1个数的和来求的。
上述说明哪些情况可以使用递归呢？
那就是：已知前一个步骤可以求得后一个步骤的结果的情况，并且前一个步骤和后一个步骤是有规律过度的。
移n个盘是已移n-1个盘为条件的，两者的共同点是移盘。所以可以用f（n）表示移n个盘，f(n-1)表示移n-1个盘，那么移n个盘和移n-1个盘有什么关系呢？
这就需要预先分析问题才能得出具体的关系
在这个问题中，把n个盘从a移到c需要三个步骤来完成。
已知n-1个盘从a移到b是可行的，为什么？
因为移1个盘是可行，那么移2个盘也是可行，移 3个盘是已移2个盘为条件的，所以移3个盘也是可行的，所以移n个盘是可行的。
设f(n, a, b,c)表示把n个盘从a移到c借助b--------------------------这里很关键，这是搞懂递归的关键关键。
那么把n-1个盘从a移到b借助c怎样表示呢？
那么把1个盘从a移到c怎样表示呢?
那么把n-1个盘从b移到c借助a怎样表示呢？
所以f(n, a, b,c)=( f(n-1, a,c,b), f(1, a, b,c), f(n-1, b,a,c))
记住是问题有这样递推关系才可以使用这种 *** 。
如果要你计算1+2+8+22的结果你就不能使用递归。
因为该问题的后一步骤与前一步骤不具有规律 *** ，所以已知前一个步骤并不能求的后一个步骤的值
1+2+3+4...+ 111111111111111111111111111111
至于爬楼梯问题，无限级分类问题等一些递归问题，那不过时小菜一碟。
一句话：后一步骤依赖前一步骤并且二者联系具有规律 *** ，运用递归必然成功。
递归图解的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于递归特征消除法、递归图解的信息别忘了在本站进行查找哦。
