算法课件资料第2章+递归与分

第2章 递归与分治策略,学习要点: 理解递归的概念。 掌握设计有效算法的分治策略。 通过下面的范例学习分治策略设计技巧。 （1）二分搜索技术； （2）大整数乘法； （3）Strassen矩阵乘法； （4）棋盘覆盖； （5）合并排序和快速排序； （6）线性时间选择； （7）最接近点对问题； （8）循环赛日程表。,2.1 递归的概念,直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。用函数自身给出定义的函数称为递归函数。 由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式，这就为使用递归技术提供了方便。在这种情况下，反复应用分治手段，可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小，最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。这自然导致递归过程的产生。 分治与递归像一对孪生兄弟，经常同时应用在算法设计之中，并由此产生许多高效算法。,下面来看几个实例。,例1 阶乘函数 阶乘函数可递归地定义为：,边界条件,递归方程,边界条件与递归方程是递归函数的二个要素，递归函数只有具备了这两个要素，才能在有限次计算后得出结果。,2.1 递归的概念,例2 Fibonacci数列 无穷数列1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，称为Fibonacci数列。它可以递归地定义为：,边界条件,递归方程,第n个Fibonacci数可递归地计算如下： int fibonacci(int n) if (n = 1) return 1; return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2); ,2.1 递归的概念,例3 Ackerman函数 当一个函数及它的一个变量是由函数自身定义时，称这个函数是双递归函数。 Ackerman函数A(n，m)定义如下：,2.1 递归的概念,例3 Ackerman函数 前2例中的函数都可以找到相应的非递归方式定义：,本例中的Ackerman函数却无法找到非递归的定义。,2.1 递归的概念,A(n，m)的自变量m的每一个值都定义了一个单变量函数： M=0时，A(n,0)=n+2 M=1时，A(n,1)=A(A(n-1,1),0)=A(n-1,1)+2，和A(1,1)=2故A(n,1)=2*n M=2时，A(n,2)=A(A(n-1,2),1)=2A(n-1,2)，和A(1,2)=A(A(0,2),1)=A(1,1)=2，故A(n,2)= 2n 。 M=3时，类似的可以推出 M=4时，A(n,4)的增长速度非常快，以至于没有适当的数学式子来表示这一函数。,2.1 递归的概念,例3 Ackerman函数,定义单变量的Ackerman函数A(n)为，A(n)=A(n，n)。 定义其拟逆函数(n)为： (n)=minkA(k)n。 即(n)是使nA(k)成立的最小的k值。 (n)在复杂度分析中常遇到。对于通常所见到的正整数n，有(n)4。但在理论上(n)没有上界，随着n的增加，它以难以想象的慢速度趋向正无穷大。,2.1 递归的概念,例3 Ackerman函数,例4 排列问题 设计一个递归算法生成n个元素r1,r2,rn的全排列。,设R=r1,r2,rn是要进行排列的n个元素，Ri=R-ri。 集合X中元素的全排列记为perm(X)。 (ri)perm(X)表示在全排列perm(X)的每一个排列前加上前缀得到的排列。 R的全排列可归纳定义如下：,当n=1时，perm(R)=(r)，其中r是集合R中唯一的元素； 当n1时，perm(R)由(r1)perm(R1)，(r2)perm(R2)，(rn)perm(Rn)构成。,2.1 递归的概念,例4 排列问题 思考：含有重复元素的排列问题。,2.1 递归的概念,n个元素集合R=r1,r2,rn的全排列，元素r1,r2,rn可能相同。列出R的所有不同排列。,如a，a，c，c。 全排列如下： aacc acac acca caac caca ccaa,例5 整数划分问题 将正整数n表示成一系列正整数之和：n=n1+n2+nk， 其中n1n2nk1，k1。 正整数n的这种表示称为正整数n的划分。求正整数n的不 同划分个数。,例如正整数6有如下11种不同的划分： 6； 5+1； 4+2，4+1+1； 3+3，3+2+1，3+1+1+1； 2+2+2，2+2+1+1，2+1+1+1+1； 1+1+1+1+1+1。,2.1 递归的概念,(2) q(n,m)=q(n,n),mn; 最大加数n1实际上不能大于n。因此，q(1,m)=1。,(1) q(n,1)=1,n1; 当最大加数n1不大于1时，任何正整数n只有一种划分形式， 即,(4) q(n,m)=q(n,m-1)+q(n-m,m),nm1; 正整数n的最大加数n1不大于m的划分由n1=m的划分和 n1m-1 的划分组成。,(3) q(n,n)=1+q(n,n-1); 正整数n的划分由n1=n的划分和n1n-1的划分组成。,例5 整数划分问题 前面的几个例子中，问题本身都具有比较明显的递归关系，因而容易用递归函数直接求解。 在本例中，如果设p(n)为正整数n的划分数，则难以找到递归关系，因此考虑增加一个自变量：将最大加数n1不大于m的划分个数记作q(n,m)。可以建立q(n,m)的如下递归关系。,2.1 递归的概念,正整数n的划分数p(n)=q(n,n)。,2.1 递归的概念,例5 整数划分问题 前面的几个例子中，问题本身都具有比较明显的递归关系，因而容易用递归函数直接求解。 在本例中，如果设p(n)为正整数n的划分数，则难以找到递归关系，因此考虑增加一个自变量：将最大加数n1不大于m的划分个数记作q(n,m)。可以建立q(n,m)的如下递归关系。,例6 Hanoi塔问题 设a,b,c是3个塔座。开始时，在塔座a上有一叠共n个圆盘，这些圆盘自下而上，由大到小地叠在一起。各圆盘从小到大编号为1,2,n,现要求将塔座a上的这一叠圆盘移到塔座b上，并仍按同样顺序叠置。在移动圆盘时应遵守以下移动规则： 规则1：每次只能移动1个圆盘； 规则2：任何时刻都不允许将较大的圆盘压在较小的圆盘之上； 规则3：在满足移动规则1和2的前提下，可将圆盘移至a,b,c中任一塔座上。,2.1 递归的概念,在问题规模较大时，较难找到一般的方法，因此我们尝试用递归技术来解决这个问题。,当n=1时，问题比较简单。此时，只要将编号为1的圆盘从塔座a直接移至塔座b上即可。 当n1时，需要利用塔座c作为辅助塔座。此时若能设法将n-1个较小的圆盘依照移动规则从塔座a移至塔座c，然后，将剩下的最大圆盘从塔座a移至塔座b，最后，再设法将n-1个较小的圆盘依照移动规则从塔座c移至塔座b。 由此可见，n个圆盘的移动问题可分为2次n-1个圆盘的移动问题，这又可以递归地用上述方法来做。由此可以设计出解Hanoi塔问题的递归算法如下。,例6 Hanoi塔问题,void hanoi(int n, int a, int b, int c) if (n 0) hanoi(n-1, a, c, b); move(a,b); hanoi(n-1, c, b, a); ,2.1 递归的概念,思考：双色Hanoi塔问题 设a,b,c是3个塔座。各圆盘从小到大编号为1,2,n,n个盘自上而下叠放，其中奇数盘红色，偶数盘蓝色。现要求将塔座a上的这一叠圆盘移到塔座b上，并仍按同样顺序叠置。在移动圆盘时应遵守以下移动规则： 规则1：每次只能移动1个圆盘； 规则2：任何时刻都不允许将较大的圆盘压在较小的圆盘之上； 规则3：任何时刻都不允许将同色圆盘叠放在一起； 规则4：在满足移动规则1和2的前提下，可将圆盘移至a,b,c中任一塔座上。,2.1 递归的概念,可用数学归纳法证明“标准Hanoi塔算法”并不违反规则3。,递归小结,优点：结构清晰，可读性强，而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性，因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。,缺点：递归算法的运行效率较低，无论是耗费的计算时间还是占用的存储空间都比非递归算法要多。,解决方法：在递归算法中消除递归调用，使其转化为非递归算法。 1、采用一个用户定义的栈来模拟系统的递归调用工作栈。该方法通用性强，但本质上还是递归，只不过人工做了本来由编译器做的事情，优化效果不明显。 2、用递推来实现递归函数。 3、通过变换能将一些递归转化为尾递归，从而迭代求出结果。 后两种方法在时空复杂度上均有较大改善，但其适用范围有限。,递归小结,将要求解的较大规模的问题分割成k个更小规模的子问题。,2.2 分治算法总体思想,将要求解的较大规模的问题分割成k个更小规模的子问题。,n,T(n/2),T(n/2),T(n/2),T(n/2),T(n),=,对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够小，则再划分为k个子问题，如此递归的进行下去，直到问题规模足够小，很容易求出其解为止。,2.2 分治算法总体思想,对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够小，则再划分为k个子问题，如此递归的进行下去，直到问题规模足够小，很容易求出其解为止。,n,T(n),=,将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解，自底向上逐步求出原来问题的解。,2.2 分治算法总体思想,将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解，自底向上逐步求出原来问题的解。,n,T(n),=,2.2 分治算法总体思想,将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解，自底向上逐步求出原来问题的解。,分治法的设计思想是，将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。,2.2 分治算法总体思想,例：找伪币 有一个装16个金币的袋子，16个金币中其中有一个是伪造的，并且伪造的那个金币要比真金币轻一些。现在任务就是找到这个伪造的金币，可以提供的设备是一台天平，用这个天平可以知道左边和右边两组金币的重量是否相同。,举例,例：金块问题（也是最大最小问题） 一袋金块（其中有n个金块，重量各不相同），现通过一个比较重量的仪器，如天平，用最少次数来找出最重和最轻的金块。,举例,分析：当n较大时，（并假设n是2的幂），c(n)为分治法的比较次数，有下列递推式：,分析“最大最小问题”,这个式子用迭代法，可得c(n)=3n/2-2,举例,求一个数的幂,举例,计算Fibonacci 数,举例,计算Fibonacci 数,举例,计算Fibonacci 数,分治法的适用条件,分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征： 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决； 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子问题。,因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加，因此大部分问题满足这个特征。,这条特征是应用分治法的前提，它也是大多数问题可以满足的，此特征反映了递归思想的应用,能否利用分治法完全取决于问题是否具有这条特征，如果具备了前两条特征，而不具备第三条特征，则可以考虑贪心算法或动态规划。,这条特征涉及到分治法的效率，如果各子问题是不独立的，则分治法要做许多不必要的工作，重复地解公共的子问题，此时虽然也可用分治法，但一般用动态规划较好。,最优子结构性质：当问题的最优解包含了其子问题的最优解时，称该问题具有最有子结构性质。,divide-and-conquer(P) if ( | P | = n0) adhoc(P); /解决小规模的问题 divide P into smaller subinstances P1,P2,.,Pk；/分解问题 for (i=1,i=k,i+) yi=divide-and-conquer(Pi); /递归的解各子问题 return merge(y1,.,yk); /