高效求解 目的:掌握递归算法的设计 内容:编写一个递归程序求解,要求最多使用次递归调用。

时间: 2024-10-19 18:05:12 浏览: 28
递归算法是一种解决问题的技术,它通过将复杂的问题分解成规模更小、结构相似的子问题,并不断调用自身来解决这些子问题,直到达到基本情况(也称作递归终止条件),然后逐层返回结果。设计递归算法的关键在于设定好合适的递归步骤和基础情况。 为了“最多使用n次递归调用”求解某个问题,你需要确保你的函数每次调用都会减少一个问题的状态或规模,直到问题变得简单到可以直接返回,即递归深度恰好等于n。例如,对于计算斐波那契数列的第n项,如果允许最多n次递归,你可以采用一种记忆化搜索(如动态规划)的方式来避免重复计算,确保总共只有n次递归调用。 下面是一个简单的例子,假设我们想编写一个函数来计算阶乘: ```python def factorial(n, memo={}): if n == 0 or n == 1: # 基础情况 return 1 elif n in memo: # 如果已经计算过 return memo[n] else: # 递归情况 memo[n] = n * factorial(n - 1) # 记录并计算 return memo[n] # 只有当n正好等于递归次数时,才会真正进行n次递归 print(factorial(5)) # 这里最多会调用5次,因为n=5 ```
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高效求解xn 目的:掌握基本递归算法设计。 内容:编写程序exp5-1.py,采用递归高效求解xn问题,要求最多使用log2n次递归调用。

下面是一个递归高效求解 $x^n$ 的 Python 代码,最多使用 log2n 次递归调用: ```python def fast_pow(x, n): if n == 0: return 1 elif n == 1: return x elif n % 2 == 0: return fast_pow(x * x, n // 2) else: return x * fast_pow(x * x, (n - 1) // 2) ``` 代码中用到了二分法的思想,将 $x^n$ 分解为 $(x^2)^{\frac{n}{2}}$,这样每次递归调用时,指数都会减半。当指数为偶数时,直接将底数平方并继续递归;当指数为奇数时,先递归计算 $(x^2)^{\frac{n-1}{2}}$,再将其乘以 $x$,即可得到 $x^n$ 的值。这样,递归调用的次数就只有 log2n 次了。
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