递归

文件目录结构 文件和目录被组织成一颗倒置的树状结构 文件系统从根开始，“/” 文件名称严格区分大小写 隐藏文件以"."开头 路径的分隔符为"/" 文件命名规范 文件字符最长为255个字符 包括路径在内文件名称最长为4095个 颜色表示 蓝色 ---> 文件夹 绿色 --> 可执行文件 红色 --> 压缩文件 蓝绿色 --> 链接文件 灰色-->其他文件 白色 --> 文件 除了斜杠和NULL，其他所有字符都可以使用 对大小写敏感 文件系统结构 /boot 引导文件的存放位置，内核文件、引导加载器都在此目录 /bin 所有的用户都可以使用的命令 /sbin 管理类的命令 /lib 启动时程序使用的基本库文件 .so结尾 /lib64 专门存放X86_64系统上得辅助库文件 /etc 存放配置文件 /home/USERNAME 普通用户的家目录 /root 管理员的家目录 /media 便携式移动设备的挂载点 /mnt 临时文件的挂载点 /dev 设备文件和特殊文件的存放位置 /opt 第三方的应用的安装位置 /tmp 临时文件的存放位置 /usr 存放安装程序 /var 存放经常变化的文件，比如日志 /proc 存放内核启动和进程相关的虚拟文件 /sys 输出当前系统上的硬件相关的文件 /srv 系统上允许的服务用到的数据 linux应用程序的组成 二进制文件 /bin /sbin

《算法笔记》中摘取 2-路归并排序的递归写法非常简单，只需要反复将当前区间[left, right]分为两半，对两个子区间[left, mid]与[mid +1, right]分别递归进行归并排序，然后将两个已经有序的合并为有序序列即可。 const int maxn = 100; //将数组A的[L1, R1]与[L2, R2]区间合并为有序区间（此处L2记为R1 + 1） void merge(int A[], int L1, int R1, int L2, int R2) { int i = L1, j = L2; //i指向A[L1], j指向A[L2] int temp[maxn], index = 0; //temp临时存放合并后的数组，index为其下标 while(i <= R1 && j <= R2) { if(A[i] <= A[j]) { //如果A[i] <= A[j] temp[index++] = A[i++]; //将A[i]加入序列temp } else { //如果A[i] > A[j] temp[index++] = A[j++];//将A[j]加入序列temp } } while(i <= R1) temp[index++] = A[i++]; //将[L1, R1]的剩余元素加入序列temp while(j <= R2) temp[index

递归的定义： 一个函数自己直接或间接调用自己。 我们只要把下面两个基本的问题搞明白就差不多理解了递归的含义。 （ 这里需要注意的是我们写递归的时候一定要有个递归出口、不然会导致栈溢出异常 ） /** * 递归的复习与巩固 * @author qiu * 定义：一个函数自己直接或间接调用自己。 */ public class Recursion { public static void main ( String [ ] args ) { //求阶乘 n!的问题可以看成n*(n-1)! int num = factorial ( 10 ) ; System . out . println ( num ) ; //求1+2+3....+n的和 int sum = factorial1 ( 5 ) ; System . out . println ( sum ) ; } public static int factorial ( int N ) { //递归函数 if ( N == 1 || N == 0 ) { //递归结束出口 return 1 ; } else if ( N < 0 ) { //递归结束出口 return - 1 ; } else { return N * factorial ( N - 1 ) ; } } private static int factorial1

0.简介 开根号，在C++中sqrt就可以解决，实际怎么写呢？ 1.推导开根号计算方法 这里采用连分数逼近方法，例如对2开根号可以做如下操作。 公式 然后发现这个式子是可以递归的，就写出如下代码。 double mySqrt(double x) { static int t = 0; return t++==10 ? 0 : 1+((x-1)/(mySqrt(x)+1)); } int main() { cout << mySqrt(2) << endl; return 0; } 来源： CSDN 作者： ARTELE 链接： https://blog.csdn.net/ARTELE/article/details/104267570

23.01_File类递归练习(统计该文件夹大小) * 需求:1,从键盘接收一个文件夹路径,统计该文件夹大小(字节？) * * 从键盘接收一个文件夹路径 * 1,创建键盘录入对象 * 2,定义一个无限循环 * 3,将键盘录入的结果存储并封装成File对象 * 4,对File对象判断 * 5,将文件夹路径对象返回 * * 统计该文件夹大小 * 1,定义一个求和变量 * 2,获取该文件夹下所有的文件和文件夹listFiles(); * 3,遍历数组 * 4,判断是文件就计算大小并累加 * 5,判断是文件夹,递归调用 Test1 package com.heima.test; import java.io.File; import java.util.Scanner; public class Test1 { /** * @param args * 需求:1,从键盘接收一个文件夹路径,统计该文件夹大小 * * 从键盘接收一个文件夹路径 * 1,创建键盘录入对象 * 2,定义一个无限循环 * 3,将键盘录入的结果存储并封装成File对象 * 4,对File对象判断 * 5,将文件夹路径对象返回 * * 统计该文件夹大小 * 1,定义一个求和变量 * 2,获取该文件夹下所有的文件和文件夹listFiles(); * 3,遍历数组 * 4,判断是文件就计算大小并累加 * 5,判断是文件夹

#include<cstdio> int p[99], hashtable[99] = {false}, n;//数组p存储当前的排列，用hashtable[i]的真(/假)表示数i在当前排列p中出现(/没出现)过 //当前处理排列的第index位 void solvep(int index){ if(index == n + 1){ //递归边界，已处理了前n位 for(int i = 1; i <= n; i++) //输出当前数列 printf("%d", p[i]); printf("\n"); return; } for(int i = 1; i <= n; i++){ //试图将1~n填入第index位中 if(hashtable[i] == false){ p[index] = i; hashtable[i] = true; solvep(index + 1); hashtable[i] = false; } } } int main(){ n = 4; solvep(1); return 0; } 来源： CSDN 作者： 阿斯蒂芬解开了 链接： https://blog.csdn.net/z_nemo/article/details/104259846

递归 什么是递归 在程序中, 所谓的递归, 就是函数自己直接或间接的调用自己. 直接调用自己 间接调用自己 就递归而言最重要的就是跳出结构. 因为跳出了才可以有结果. 所谓的递归就是化归思想 递归的调用, 写递归函数, 最终还是要转换为自己这个函数. 假如有一个函数 f, 如果它是递归函数的话, 那么也就是说 函数体内的问题还是转换为 f 的形式. 递归思想就是将一个问题转换为一个已解决的问题来实现 function f() { ... f( ... ) ... } 例子: 1, 2, 3, 4, 5, ..., 100 首先假定递归函数已经写好, 假设是 foo. 即 foo( 100 ) 就是求 1 到 100 的和 寻找递推关系. 就是 n 与 n-1, 或 n-2 之间的关系: foo( n ) == n + foo( n - 1 ) var res = foo( 100 ); var res = foo( 99 ) + 100; 将递推结构转换为 递归体 function foo( n ) { return n + foo( n - 1 ); } * 将 求 100 转换为 求 99 * 将 求 99 转换为 求 98 * ... * 将求 2 转换为 求 1 * 求 1 结果就是 1 * 即: foo( 1 ) 是 1 将临界条件加到递归体中 function foo(

之前在GoogleCode里创建的项目 LambdaParser ，好久没管了，前两天进去一看，居然PR值是4，很是奇怪，搜了一下，几乎没任何反向链接，搞不懂PR值为什么会这么高。 既然Google这么看重它，那我也不能把它荒废了：）最近.NET4.0已经出来了，Expression已经支持代码块了(以前只支持表达式，区别就是以前不能写多个语句，现在可以了)，像if、while、switch等等这些都已经支持了，那么现在的Expression理论上讲已经可以表达任何方法体了。只可惜不知微软出于什么考虑(也许是担心LINQ这边误用吧，这个功能是用来为Dynamic Language Runtime 即DLR服务的，不是LINQ)，不能直接将代码块转换成表达式树。如： Expression<Action<string>> action = (m=> { MessageBox.Show(m.Length); MessageBox.Show(m); }); 这种写法以前不行，现在仍然不行。因为这是个代码块。(对表达式树不熟悉的可以看看这篇文章： 表达式树基础 ) 那么，想要构造代码块就得用Expression手动慢慢拼了。这是件痛苦的事情。当然，LambdaParser的下一步就是要解决它，有了BlockExpression、SwitchExpression 这些的东西

首先我们要理解一下快速排序的原理： 找到当前数组中的任意一个元素（一般选择第一个元素），作为标准，新建两个空数组，遍历整个数组元素， 如果遍历到的元素比当前的元素要小，那么就放到左边的数组，否则放到右面的数组，然后再对新数组进行同样的操作， 不难发现，这里符合递归的原理，所以我们可以用递归来实现。 使用递归，则需要找到递归点和递归出口： 递归点：如果数组的元素大于1，就需要再进行分解，所以我们的递归点就是新构造的数组元素个数大于1 递归出口：我们什么时候不需要再对新数组不进行排序了呢？就是当数组元素个数变成1的时候，所以这就是我们的出口。 理解了原理，来看一下代码实现~ <?php //快速排序 //待排序数组 $arr=array(6,3,8,6,4,2,9,5,1); //函数实现快速排序 function quick_sort($arr) { //判断参数是否是一个数组 if(!is_array($arr)) return false; //递归出口:数组长度为1，直接返回数组 $length=count($arr); if($length<=1) return $arr; //数组元素有多个,则定义两个空数组 $left=$right=array(); //使用for循环进行遍历，把第一个元素当做比较的对象 for($i=1;$i<$length;$i++) { /

题目一 暴力递归 暴力递归的复杂度太高，中间存在很多的重复计算，比如0张200，2张100后面的情况跟1张200，0张100后面的情况数目相同，但是暴力递归不考虑这个问题，所以需要进行修改。 public static int coins1 ( int [ ] arr , int aim ) { if ( arr == null || arr . length == 0 || aim < 0 ) { return 0 ; } return process1 ( arr , 0 , aim ) ; } //int[] arr:不变的数组，面值 //index：可以任意自由使用数组中index之后的所有钱 //aim：目标钱数 //返回值：方法数 public static int process1 ( int [ ] arr , int index , int aim ) { int res = 0 ; if ( index == arr . length ) { res = aim == 0 ? 1 : 0 ; } else { //当前面值张数的确立 for ( int zhang = 0 ; arr [ index ] * zhang <= aim ; zhang ++ ) { res += process1 ( arr , index + 1 , aim - arr [