递归

Oracle中start with...connect by prior子句用法 connect by 是结构化查询中用到的，其基本语法是： select ... from tablename start with 条件1 connect by 条件2 where 条件3; 例： select * from table start with org_id = 'HBHqfWGWPy' connect by prior org_id = parent_id; 简单说来是将一个树状结构存储在一张表里，比如一个表中存在两个字段: org_id,parent_id那么通过表示每一条记录的parent是谁，就可以形成一个树状结构。 用上述语法的查询可以取得这棵树的所有记录。 其中： 条件1 是根结点的限定语句，当然可以放宽限定条件，以取得多个根结点，实际就是多棵树。 条件2 是连接条件，其中用PRIOR表示上一条记录，比如 CONNECT BY PRIOR org_id = parent_id就是说上一条记录的org_id 是本条记录的parent_id，即本记录的父亲是上一条记录。 条件3 是过滤条件，用于对返回的所有记录进行过滤。 简单介绍如下： 早扫描树结构表时，需要依此访问树结构的每个节点，一个节点只能访问一次，其访问的步骤如下： 第一步：从根节点开始； 第二步：访问该节点； 第三步

借助堆栈以非递归（循环）方式求解汉诺塔的问题（n, a, b, c），即将N个盘子从起始柱（标记为“a”）通过借助柱（标记为“b”）移动到目标柱（标记为“c”），并保证每个移动符合汉诺塔问题的要求。 输入格式: 输入为一个正整数N，即起始柱上的盘数。 输出格式: 每个操作（移动）占一行，按 柱1 -> 柱2 的格式输出。 输入样例: 3 输出样例: a - > c a - > b c - > b a - > c b - > a b - > c a - > c 代码： # include <stdio.h> # define MaxSize 100 typedef struct { //汉诺塔问题结构类型 int N ; //盘数 char A ; //起始柱 char B ; //借助柱 char C ; //目标柱 } ElementType ; typedef struct { //栈的标准定义 ElementType Data [ MaxSize ] ; int Top ; } Stack ; void Push ( Stack * PtrS , ElementType item ) ; //入栈 ElementType Pop ( Stack * PtrS ) ; //出栈 void Hanoi ( int n ) ; //迭代解决并输出 int main ( ) {

一、八皇后问题描述 八皇后问题，是一一个古老而著名的问题，是回溯算法的典型案例。该问题是国际西洋棋棋手马克斯.贝瑟尔于1848年提出 : 在8X8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击， 即:任意两个皇后都不能处于同一行、同一-列或同-斜线上 ，问有多少种摆法。 二、八皇后问题思路分析 （使用到回溯算法） （1）、第一个皇后先放第一行第- -列 （2）、第二个皇后放在第二行第一列、然后判断是否0K，如果不0K， 继续放在第二列、第三列、依次把所有列都放完，找到一个合适的位置 （3）、继续第三个皇后，还是第一列、第二列…直到第8个皇后也能放在一个不冲突的位置，算是找到了一个正确解。 （4）、当得到一个正确解时，在栈回退到上一一个栈时，就会开始回溯，即将第一个皇后，放到第一-列的所有正确解，全部得到。 （5）、然后回头继续第一个皇后放第二列，后面继续循环执行1,2,3的步骤。 说明:本来应该创建一-个二维数组来表示棋盘，但是实际上可以通过算法，用一个 一维数组 即可解决问题。 比如：arr = {0,4,7,5,2,6,1,3}： ①数组下标+1：表示行的位置 ②数组元素+1：表示列的位置 比如0：第一行第一列 4：第二行第五列 三、代码实现 package com . ycx . recursion ; import java . util . Queue ; public

二叉树的基础遍历 1：前序遍历 ：先访问根结点，然后再访问左子树，最后访问右子树； 2：中序遍历 ：先访问左子树，然后再访问根结点，最后访问右子树； 3：后序遍历 ：先访问左子树，然后再访问右子树，最后访问根结点； 示例如下： 前序遍历的API设计： public Queue preErgodic():使用前序遍历，获取整个树中的所有键 private void preErgodic(Node x,Queue keys):使用前序遍历，把指定树x中的所有键放入到keys队列中 实现步骤： 把当前结点的key放入到队列中； 找到当前结点的左子树，如果不为空，递归遍历左子树； 找到当前结点的右子树，如果不为空，递归遍历右子树； 代码实现： //使用前序遍历获取整个树中所有的键 public Queue < Key > preErgoidic ( ) { Queue < Key > keys = new Queue < > ( ) ; preErgoidic ( root , keys ) ; return keys ; } //使用前序遍历获取指定树x的所有键，并放到Keys队列中 private void preErgoidic ( Node x , Queue < Key > keys ) { if ( x == null ) { return ; } /

分治法 的思想： 将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归地求解这些自问题，然后再合并这些自问题的解来建立原问题的解。 分支模式在每层递归时都有三个步骤： 分解 原问题为若干子问题，这些子问题是原问题的规模较小的实例。 解决 这些子问题，递归地求解各子问题。然而，若子问题的规模足够小，则直接求解。 合并 这些子问题的解成原问题的解。 归并排序 算法完全遵循分治模式。直观上其操作如下： 分解： 分解待排序的n个元素的序列成各具n/2个元素的两个子序列。 解决： 使用归并排序递归地排序两个子序列。 合并： 合并两个已排序的子序列以产生已排序的答案。 参考： 《算法导论》中文版原书第3版Page16，17 来源： https://www.cnblogs.com/drfxiaoliuzi/p/5892158.html

第14章 DNS：域名系统 14.7 高速缓存 为了减少I n t e r n e t上D N S的通信量，所有的名字服务器均使用高速缓存。在标准的 U n i x实现中，高速缓存是由名字服务器而不是由名字解析器维护的。既然名字解析器作为每个应用的一部分，而应用又不可能总处于工作状态，因此将高速缓存放在只要系统（名字服务器）处于工作状态就能起作用的程序中显得很重要。这样任何一个使用名字服务器的应用均可获得高速缓存。在该站点使用这个名字服务器的任何其他主机也能共享服务器的高速缓存。 在迄今为止（图 1 4 - 9）所举例子的网络环境中，在 s u n主机上运行客户程序，通过主机n o a o . e d u的S L I P链路访问名字服务器。现在将改变这种设置，在 s u n主机上运行名字服务器。在这种情况下，如果使用 t c p d u m p监视在S L I P链路上的D N S通信量，将只能看到服务器因超出其高速缓存而不能处理的查询。 在默认情况下，名字解析器将在本地主机上（ U D P端口号为5 3或T C P端口号为5 3）寻找名字服务器。从名字解析器文件中删除 n a m e s e r v e r行，而留下d o m a i n行： sun % cat /etc/resolv.conf domain tuc.noao.edu 在这个文件中缺少n a m e r s e

三者有交集但是不太一样； 递归是一种通用方法，有些问题可以采用纯递归解决，但是需要问题分解； 分解过程主要需要一个递归表达式； 也就是典型的某一种情况是前一种情况的组合； dp问题主要还是找公共子问题，最重要的是他和递归不一样在于其在递归的思路上解决了重复计算的问题； dfs问题就是搜索，从头向下搜，以前研究过，前面博文有； 来源： https://www.cnblogs.com/songlinxuan/p/12447958.html

函数递归 递归定义： 程序调用自身的编程技巧称为递归（ recursion）。 递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。 递归的主要思考方式在于： 把大事化小 递归的必要条件： 存在限制条件，当满足这个限制条件的时候，递归便不再继续。 每次递归调用之后越来越接近这个限制条件。 递归函数举例： 接受一个整型值（无符号），按照顺序打印它的每一位。 解析： 如输入1234，要使按顺序输出1 2 3 4 函数带入参数（1234） 由于1234不是单个数字，则进入向内层 递 的过程（给1234/10） 再次带入参数（123） 由于123不是单个数字，则进入向内层 递 的过程（给123/10） 再次带入参数（12） 由于12不是单个数字，则进入向内层 递 的过程（给12/10） 再次带入参数（1） 由于1是单个数字，则进行打印并向外层 归 的过程。 代码： # include <stdio.h> void print ( int n ) { if ( n > 9 ) { print ( n / 10 ) ; } printf ( "%d " , n % 10 ) ;

文章目录 递归 递归时直接打印 辅助函数 迭代 基于栈的遍历 注 给定一个二叉树，返回它的中序 遍历。 输入: [1,null,2,3] 1 \ 2 / 3 输出: [1,3,2] /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode(int x) { val = x; } * } */ 递归 递归时直接打印 public static void inOrderRecur(Node root){ if(root== null) return; inOrderRecur(root.left); System.out.print(root.value + " "); inOrderRecur(root.right); } 辅助函数 时间复杂度：O(n)，递归函数T(n)=2*T(n/2)+1 空间复杂度：最坏情况下需要空间O(n)，平均情况为O(logn) class Solution { public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer>list = new ArrayList(); helper(root,

看书还得写笔记，文字的写不来，还是写电子的，自己的字跟狗爬一样，打出来的字好多了。 后续把自己看的基本关于网络的书也写点博客，一便于查寻，二便于加强记忆，要不然跟小说一样，看了就忘了。 第1章：算法介绍 理解大O表示法，并非以秒为单位。大O表示法让你能够比较操作数，它指出了算法运行时间的增速。 大O表示法说的是在查找情况中最糟的情形。 从快到慢晕倒的5种大O运行时间。 O(log n)，也叫对数时间，这样的算法包括二分查找。 O(n), 也叫线性时间，这样的算法包括简单查找。 O(n * log n)，这样的算法包括快速排序---一种比较快的排序算法 O(n2)【表示n的平方】, 这样的算法包括选择排序---一种速度较慢的排序算法 O(n!)， 这样的算法包括旅行商的解决方案---一种非常慢的算法 第一章主要理解： 算法的速度指的并非时间，而是操作数的增速。 讨论算法的速度时，我们说的是随着输入的增加，其运行时间将以什么样的速度增加。 算法的运行时间用大O表示法表示。 O(log n)比O(n)快，当需要搜索的元素越多时，前者比后者快很多。 小结： 二分查找的速度比简单查找快很多。 O(logn)比O(n)快。需要搜索的元素越多，前者比后者就快得更多 算法运行时间并不以秒为单位。 算法运行时间是从其增速的角度度量的。 算法运行时间用大O表示法表示 最后上书中的二分查找代码 def