c语言记忆化搜索递归

记忆化搜索是一种优化递归算法的方法，它通过保存已计算的结果以避免重复计算，提高算法的效率。引用是一个使用记忆化搜索的C语言例子，通过保存计算结果在数组f中，避免了重复计算。在这个例子中，函数w用来计算三个参数a、b、c的结果，并使用数组f保存计算结果。当函数w被调用时，首先判断是否已经计算过，如果是则直接返回结果，否则进行计算并保存结果。该例子中的递归调用是通过不断减小参数a、b、c的值来实现的。引用是一个使用记忆化搜索的Java语言例子，它用来计算一个数组nums中能够组成目标值S的方式数量。与引用类似，它使用了一个二维数组memo来保存计算结果，并在递归调用时先判断是否已经计算过。记忆化搜索的优点是可以避免重复计算，提高算法效率。在递归调用时，每一层都会生成一个新的函数实例，它们之间的参数和局部变量是独立的，互不干扰。递归过程中需要明确参数的意义和当前的值，设定递归的边界条件，以及确定递归调用的返回值。记忆化搜索的过程是定义一个数组，用来存储递归所求得的值。在主程序中，对数组进行初始化并设置边界值。在递归函数中，首先判断数组中的值是否已经计算过，如果是则直接返回结果，否则进行计算并保存结果。这样可以避免重复计算，提高算法效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [洛谷 P1464 Function](https://blog.csdn.net/HJ921004/article/details/101368809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [记忆化搜索（递归）](https://blog.csdn.net/To_be_to_thought/article/details/99642379)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [递归+记忆化搜索](https://blog.csdn.net/weixin_42696435/article/details/90741289)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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