递归算法意义（这是用递归算法 求4个数中最大数的C语言 可以为我注释一下 子函数中每一步骤的意义是什么吗）

本文目录

• 这是用递归算法 求4个数中最大数的C语言 可以为我注释一下 子函数中每一步骤的意义是什么吗
• 二叉树的递归算法到底该怎么理解
• 5.贪心算法的核心思想6.什么是递归什么是迭代两者的区别，举例说明7.回溯的含义是什么举例
• 求大神讲解一下C语言汉诺塔递归算法的简易理解
• java 为什么递归算法一定要有递归出口
• 简述贪心，递归，动态规划，及分治算法之间的区别和联系

这是用递归算法 求4个数中最大数的C语言 可以为我注释一下 子函数中每一步骤的意义是什么吗

//该函数用于找出一个数组的n个元素中的最大值
//参数说明：int a;  数组地址
                    int n;     数组元素个数
//返回值： 最大值
int get_max(int a,int n)
{
if(n==0)
return a
else 
{
if(a大于数组中之前n-1个元素的最大值，
return a最大
else 
return get_max(a,n-1);    //否则，a不大，去找之前n-1个中间的最大值。
}
}

二叉树的递归算法到底该怎么理解

这不就是在二叉排序树上的递归查找，看程序
tree&
find(const
T&
d,
tree&
t){
if(t==NULL)
return
t;如果二叉树为空则返回空，查找失败
if(t-》data==d)
return
t;否则，如果当前根结点关键码为d，则查找成功，当前根结点为待查找结点
if(d》t-》data)
return
find(d,
t-》right);如果比根的关键码大就递归查找右子树
return
find(d,
t-》left);如果比根的关键码小就递归查找左子树
}
二叉树的递归定义的含义就是非空二叉树，除了根以外，左右子树都是二叉树（可以为空）

5.贪心算法的核心思想6.什么是递归什么是迭代两者的区别，举例说明7.回溯的含义是什么举例

1、贪心算法主要是把问题分成很多局部问题，用局部最优解合成整体最优解。因此使用这种算法需要此问题满足两个条件，一个是能够分成多个能够求解的局部问题，第二个就是局部问题的解能够合成最优解。和动态规划、回溯等相比差别就是再不回溯的前提下找出整体最优解或者接近最优解，速度快但应用有比较大的限制。

2、迭代也叫递推，通过重复执行某一步骤或者函数来求得计算结果
递归是指函数中直接或者间接调用自身
举例：
求a乘以2的10次方等于几
迭代：
for (i=0;i《10;i++)
a *= 2;

递归：
int db(int a,int num)
{
if (num《10)
return 2 * db(a,num+1);
else
return 1;
}

db(a,0);

3、回溯的含义就是在搜索问题的状态过程中，如果不能继续前进，再向后回到岔口，换一条路继续搜索，直到搜索完所有状态或者查找到需要的状态。
举例：（最典型的就是树的深度搜索，下面举一个简单的例子）
int a={5,3,7,9,3,2,5,6,9,1};//从3开始查找1
int read=(0);//是否查找过
int readNum = 0;//查找过的个数
int forward = 1;//1为左，2为右
int tmp = 0,index = 5;

tmp = a;
read = 1;
readNum++;
while (tmp != 1 || readNum != 10)
{
if (forward == 1)
index --;
else
index++;
if (!read)
{
tmp = a;
read = 1;
readNum++;
}

if (index 《=0 || index》=9)
forward = 3 - forward;
}

求大神讲解一下C语言汉诺塔递归算法的简易理解

一开始我接触汉诺塔也是很不解，随着代码量的积累，现在很容易就看懂了，因此楼主主要还是对递归函数的理解不够深刻，建议你多写一些递归程序，熟练了自己就能理解。
圆盘逻辑移动过程+程序递归过程分析
hanoi塔问题, 算法分析如下，设a上有n个盘子，为了便于理解我将n个盘子从上到下编号1-n，标记为盘子1，盘子2......盘子n。
如果n=1，则将“ 圆盘1 ” 从 a 直接移动到 c。
如果n=2，则：
（1）将a上的n-1（等于1）个圆盘移到b上，也就是把盘1移动到b上；
（2）再将a上 “盘2” 移到c上；
（3）最后将b上的n-1（等于1）个圆盘移到c上，也就是第（1）步中放在b上的盘1移动到c上。
注意：在这里由于超过了1个盘子，因此不能直接把盘子从a移动到c上，要借助b，那
么 hanoi（n，one，two，three）的含义就是由n个盘子，从one移动到three，如果n》2
那么就进行递归，如果n=1，那么就直接移动。
具体流程：
hanoi（2，a，b，c）；由于2》1因此进入了递归的环节中。
《1》执行hanoi（1，a，c，b）：这里就是刚才的步骤（1），代表借助c柱子，将a柱子上的 1个圆盘（盘1）移动到b柱子，其实由于是n=1，此时c柱子并没被用到，而是直接移动了。
《2》执行hanoi（1，a，b，c）：这是步骤（2），借助b柱子，将a柱子上的一个圆盘（盘2）移动到c柱子上。这里由于也是n=1，也并没有真正借助b柱子，直接移动的。
《3》执行hanoi（1，b，a，c）：这是步骤（3），将b上的一个盘子（盘1）移动到c
函数中由于每次调用hanoi的n值都是1，那么都不会进入递归中，都是直接执行了mov移动函数。
如果n=3，则：（倒着想会想明白）移动的倒数第二部，必然是下面的情况
（1）将a上的n`-1（等于2）个圆盘移到c上，也就是将盘1、盘2 此时都在b柱子上，只有这样才能移动最下面的盘子（盘3）。那么由于现在我们先忽略的最大的盘子（盘3），那么我们现在的目标就是，将两个盘子（盘1、盘2）从a柱子上，借助c柱 子，移动到b柱子上来，这个过程是上面n=2的时候的移动过程，n=2的移动过程是“2 个盘子，从柱子a，借助柱子b，移动到柱子c”。现在是“2个盘子，从柱子a，借助柱子 c，移动到柱子b上”。因此移动过程直接调用n=2的移动过程就能实现。
（2）将a上的一个圆盘（盘3）移到c。
（3）到这一步，由于已经将最大的盘子（盘3）移动到了目的地，此时无论后面怎么移动都不需要在用到最大的那个盘子（盘3），我们就先忽略他，剩下的目标就是将b上面的n-1个盘子（盘1、盘2）移动到c上，由于a上没有盘子了，此时要完成上面的目标，就要借助a盘子。最终达到的目标就是将b上的2个盘子，借助a移动到c上，这个过程就是当n=2时分析的过程了，仅仅是最开始的柱子（b柱子）和被借助的柱子（a柱子）不同了。所以直接调用n=2时候的过程就能股实现了。
具体执行过程：
hanoi（3，a，b，c）；由于3》1因此进入了递归的环节中。
《1》执行hanoi(2,a,c,b):这里代表刚才的步骤（1），将两个盘子（盘1、盘2）从a移动到b，中间借助c。根据n=2的分析过程，必然是能够达到我们的目的。
《2》执行hanoi（1，a，b，c）：现在a上只有一个盘子（盘3），直接移动到c上面即可。
《3》执行hanoi（2，b，a，c）：此时对应步骤（3），剩下的目标就是将b上的两个盘子，借助a移动到c上。那么同样根据n=2的移动过程，必然能达到目的。

最终实现了3个盘子从a，借助b移动到了c。

java 为什么递归算法一定要有递归出口

可能术语比较高大上一点。。递归出口就是终止条件，也就是防止死循环，或者说做到哪一步就可以了。

public void m(int a){
    m(a);
}

这样写就是无限循环，你总要有个条件让他不要继续调用吧，比如说每次a=a-1，当a=0时就不再调用m。这个东西你叫做递归出口也行，叫防止死循环也行，理解了含义就行

简述贪心，递归，动态规划，及分治算法之间的区别和联系

联系：都是问题求解之时的一种算法。

区别：

一、作用不同

1、贪心算法：把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。

2、递归算法：问题解法按递归算法实现。如Hanoi问题；数据的结构形式是按递归定义的。如二叉树、广义表等。

3、动态规划：动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。

4、分治算法：可以再把它们分成几个更小的子问题，以此类推，直至可以直接求出解为止。

二、方法不同

1、贪心算法：在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。

2、递归算法：通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题。

3、动态规划：将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。

4、分治算法：将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题。

三、特点不同

1、贪心算法：根据题意选取一种量度标准。

2、递归算法：递归就是在过程或函数里调用自身。

3、动态规划：虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题，但是一些与时间无关的静态规划(如线性规划、非线性规划)，只要人为地引进时间因素，把它视为多阶段决策过程，也可以用动态规划方法方便地求解。

4、分治算法：原问题可以分解为多个子问题；原问题在分解过程中，递归地求解子问题；在求解并得到各个子问题的解后。