递归算法的基本框架

递归算法的基本框架通常包括两部分：递归基和递归式。递归基是指当输入的规模足够小时，可以直接求解的问题，不需要继续递归下去。而递归式则是指将原问题分解成若干个子问题，并通过递归调用解决这些子问题，最终将它们的结果合并为原问题的解。

具体来说，递归算法的基本框架通常如下：

def recursion(parameters):
    # 递归基
    if problem is None:
        return solution
    # 递归式
    subproblem = split_problem(problem, parameters)
    subresult = recursion(subproblem)
    result = merge(subresult)
    return result

其中，`parameters` 表示递归函数的参数，`problem` 表示当前问题的输入，`solution` 表示当前问题的解。`split_problem` 函数将当前问题分解成若干个子问题，`merge` 函数将子问题的解合并为当前问题的解。在递归函数中，我们首先判断当前问题是否已经足够小，如果是，直接求解并返回结果；否则，将问题分解成若干个子问题，并通过递归调用解决这些子问题，最终将它们的结果合并为当前问题的解并返回。

相关问题

递归算法的基本框架代码使用java

好的，下面是一个使用 Java 实现的递归算法基本框架：

public class Recursion {
    public static int recursion(int problem, int[] parameters) {
        // 递归基
        if (problem == 0) {
            return 1;
        }
        // 递归式
        int subproblem = splitProblem(problem, parameters);
        int subresult = recursion(subproblem, parameters);
        int result = merge(subresult);
        return result;
    }
    
    public static int splitProblem(int problem, int[] parameters) {
        // 将问题分解为 subproblem
        return problem - 1;
    }
    
    public static int merge(int subresult) {
        // 将子问题的结果合并为当前问题的结果
        return subresult + 1;
    }
}

在这个例子中，我们假设 `problem` 和 `parameters` 都是整数。`recursion` 函数是递归函数的主体，其中 `problem` 表示当前问题的输入，`parameters` 表示递归函数的参数。在函数中，我们首先判断当前问题是否已经足够小，如果是，直接求解并返回结果；否则，将问题分解成若干个子问题，并通过递归调用解决这些子问题，最终将它们的结果合并为当前问题的解并返回。

`splitProblem` 函数将当前问题分解成若干个子问题，`merge` 函数将子问题的解合并为当前问题的解。这些函数可以根据具体问题进行实现。

递归算法的基本框架代码使用JAVA

好的，下面是一个使用 Java 实现的递归算法基本框架：

public class Recursion {
    public static int recursion(int problem, int[] parameters) {
        // 递归基
        if (problem == 0) {
            return 1;
        }
        // 递归式
        int subproblem = splitProblem(problem, parameters);
        int subresult = recursion(subproblem, parameters);
        int result = merge(subresult);
        return result;
    }
    
    public static int splitProblem(int problem, int[] parameters) {
        // 将问题分解为 subproblem
        return problem - 1;
    }
    
    public static int merge(int subresult) {
        // 将子问题的结果合并为当前问题的结果
        return subresult + 1;
    }
}

在这个例子中，我们假设 `problem` 和 `parameters` 都是整数。`recursion` 函数是递归函数的主体，其中 `problem` 表示当前问题的输入，`parameters` 表示递归函数的参数。在函数中，我们首先判断当前问题是否已经足够小，如果是，直接求解并返回结果；否则，将问题分解成若干个子问题，并通过递归调用解决这些子问题，最终将它们的结果合并为当前问题的解并返回。

`splitProblem` 函数将当前问题分解成若干个子问题，`merge` 函数将子问题的解合并为当前问题的解。这些函数可以根据具体问题进行实现。