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递归

发布: 2007-7-14 21:19 | 作者: 佚名    | 来源: 网络转载     | 查看: 28次 | 进入软件测试论坛讨论

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// A simple example of recursion.

class Factorial {
// this is a recursive function
int fact(int n) {
int result;

if(n==1) return 1;
result = fact(n-1) * n;
return result;

}
}

class Recursion {
public static void main(String args[]) {
Factorial f = new Factorial();

System.out.println("Factorial of 3 is " + f.fact(3));
System.out.println("Factorial of 4 is " + f.fact(4));
System.out.println("Factorial of 5 is " + f.fact(5));

}
}

该程序产生的输出如下所示:

Factorial of 3 is 6
Factorial of 4 is 24
Factorial of 5 is 120

如果你对递归的方法比较陌生,那么fact( )的操作可能看起来似乎有点糊涂。它是这样工作的:当fact( ) 带着参数1被调用时,该方法返回1;否则它返回fact( n-1 ) 与n的乘积。为了对这个表达式求值,fact() 带着参数n-1 被调用。重复这个过程直到 n 等于 1,且对该方法的调用开始返回。

为了更好地理解fact( )方法是如何工作的,让我们通过一个短例子来说明。例如当计算3 的阶乘时,对fact() 的第一次调用引起参数2的第二次调用。这个调用将引起fact 以参数1 的第三次调用,这个调用返回1,这个值接着与2(第二次调用时n的值)相乘。然后该结果(现为2)返回到fact()的最初的调用,并将该结果与3(n的初始值)相乘。这时得到答案,6。如果你在fact()中插入println() 语句,显示每次调用的阶数以及中间结果,你会觉得很有意思。

当一个方法调用它自身的时候,堆栈就会给新的局部变量和自变量分配内存,方法代码就带着这些新的变量从头执行。递归调用并不产生方法新的拷贝。只有参数是新的。每当递归调用返回时,旧的局部变量和自变量就从堆栈中清除,运行从方法中的调用点重新开始。递归方法可以说是像“望远镜”一样,可以自由伸缩。

许多子程序的递归版本执行时会比它们的迭代版本要慢一点,因为它们增加了额外的方法调用的消耗。对一个方法太多的递归调用会引起堆栈崩溃。因为自变量和局部变量的存储都在堆栈中,每次调用都创建这些变量新的拷贝,堆栈有可能被耗尽。如果发生这种情况,Java 的运行时系统就会产生异常。但是,除非递归子程序疯狂运行,否则你大概不会担心这种情况。

递归的主要优点在于:某些类型的算法采用递归比采用迭代算法要更加清晰和简单。例如快速排序算法按照迭代方法是很难实现的。还有其他一些问题,特别是人工智能问题,就依赖于递归提供解决方案。最后,有些人认为递归要比迭代简单。

当编写递归方法时,你必须使用if条件语句在递归调用不执行时来强制方法返回。如果你不这么做,一旦你调用方法,它将永远不会返回。这类错误在使用递归时是很常见的。尽量多地使用println() 语句,使你可以了解程序的进程;如果发现错误,立即中止程序运行。

下面是递归的又一个例子。递归方法printArray ( ) 打印数组values 中的前i个元素。

// Another example that uses recursion.

class RecTest {
int values[];

RecTest(int i) {
values = new int[i];
}

// display array – recursively

void printArray(int i) {
if(i==0) return;
else printArray(i-1);
System.out.println("[" + (i-1) + "] " + values[i-1]);

}
}

class Recursion2 {

public static void main(String args[]) {
RecTest ob = new RecTest(10);
int i;

for(i=0; i<10; i++) ob.values[i] = i;

ob.printArray(10);
}
}

该程序产生如下的输出:

[0] 0

[1] 1

[2] 2

[3] 3

[4] 4

[5] 5

[6] 6

[7] 7

[8] 8

[9] 9

延伸阅读

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