递归调用

https://cloud.tencent.com/developer/article/1367850 本文引用了腾讯工程师廖伟健发表于“鹅厂网事”公众号上的《【鹅厂网事】全局精确流量调度新思路-HttpDNS服务详解》一文部分内容，感谢原作者的分享。 1、引言 对于互联网，域名是访问的第一跳，而这一跳很多时候会“失足”（尤其是移动端网络），导致访问错误内容、失败连接等，让用户在互联网上畅游的爽快瞬间消失。 而对于这关键的第一跳，包括鹅厂在内的国内互联网大厂，都在持续深入地研究和思考对策，本文将就鹅厂团队在这一块的技术实践，做一个深度的总结和技术分享，希望给大家带来些许启发。 学习交流： - 即时通讯/推送技术开发交流4群： 101279154 [推荐] - 移动端IM开发入门文章：《 新手入门一篇就够：从零开发移动端IM 》 （本文同步发布于： http://www.52im.net/thread-2121-1-1.html ） 2、相关文章 《 网络编程懒人入门(一)：快速理解网络通信协议（上篇） 》 《 网络编程懒人入门(二)：快速理解网络通信协议（下篇） 》 《 网络编程懒人入门(六)：史上最通俗的集线器、交换机、路由器功能原理入门 》 《 网络编程懒人入门(七)：深入浅出，全面理解HTTP协议 》 《 网络编程懒人入门(九)：通俗讲解，有了IP地址，为何还要用MAC地址？

设计求T的WPL的算法： 　　（1） .给出二叉树结点的数据类型定义； 　　（2） .给出C语言描述算法； 　　【 1 】： typedef struct node { int weight; struct node *left,*right; //指向结点左右子女的指针 }BiNode,*BiTree; 　　【 2 】： int WPL=0; void inorder(BiTree bt,level lv) //bt是二叉树，lv是结点的层次，初值为1 { if(bt) {inorder (bt->left,lv+1); //中序遍历左子树 if(bt->left==null &&bt->right==null) //判断该结点是否为叶子 WPL+=(lv-1)*bt->weight; //累加结点带权路径长度 inorder(bt->right,lv+1); } } 【先序遍历】 NLR （递归） void PreOrder(BiTree T){ if(T!=NULL){ visit(T); //访问根结点 PreOrder(T->lchild); //递归遍历左子树 preOrder(T->rchild); } } 【中序遍历】 LNR （递归） void InOrder(BiTree T){ if(T!=NULL){ InOrder(T->lchild); visit(T)

本文对常见的排序算法进行了总结。 常见排序算法如下： 直接插入排序 希尔排序 简单选择排序 堆排序 冒泡排序 快速排序 归并排序 基数排序 它们都属于内部排序，也就是只考虑数据量较小仅需要使用内存的排序算法，他们之间关系如下： \[ \begin{cases}内部排序 \begin{cases}插入排序\begin{cases}直接插入排序\\希尔排序\end{cases}\\选择排序\begin{cases}简单选择排序\\堆排序\end{cases}\\交换排序\begin{cases}冒泡排序\\快速排序 \end{cases}\\归并排序\\ 基数排序\end{cases}\\外部排序 \end{cases} \] \[ \left\{\begin{matrix} 内部排序\\ 外部排序 \end{matrix}\right. \] 稳定与非稳定 : 如果一个排序算法能够保留数组中重复元素的相对位置则可以被称为是 稳定 的。反之，则是 非稳定 的。 直接插入排序 基本思想 通常人们整理桥牌的方法是一张一张的来，将每一张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置。在计算机的实现中，为了要给插入的元素腾出空间，我们需要将其余所有元素在插入之前都向右移动一位。 算法描述 一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下： 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序

二叉树层次遍历 //思路 特殊情况 ，根节点为null，深度为0，return 0 借助队列，队列储存每一层的所有节点， 先保存数组长度，用于控制依次遍历循环——遍历每一个节点保存值，该节点的所有子结点从队尾入队，访问过的节点从头出队 注意——需要先把width存下来，用于for循环的结束标志，因为for循环里面直接操作了queue，不能去都不敢动态获取 队列初始值为root，对每一层都要进行上述遍历——while循环控制，队列空代表叶节点这一层遍历完成，此时遍历结束，退出循环 每次循环开始前初始化一个curNodes储存该层所有节点，每次循环结束，将curNodes压入result var levelOrder = function(root) { if (root === null) return []; //空树 var result = [], queue = [root]; while (queue.length) { let width = queue.length; //需要先把width存下来，用于for循环，for循环里面直接操作了数组 let curNodes = []; for (let i = 0; i < width; i++) { let node = queue.shift(); curNodes.push(node.val); node.left ?

通过前面的知识，我们已经知道，有序的数据在查找时有极大的性能提升。很多查找都基于有序数据，但并不是所有的结构都能像二叉排序树一样，在插入数据时就已经排好序，很多时候往往是无序的数据，需要我们使用时再进行排序，这就意味着我们需要寻找高效率的排序算法。接下来，我们对当下使用较为普遍的几个算法逐一进行分析。这里推荐一个可以查看算法运行动态过程的网站，加深对算法原理的理解。 基础知识 排序定义 假设含有n个记录的序列为{r1. r2, ..., rn}，其相应的关键字分别为{k1, k2, ..., kn}，需确定1, 2, ..., n的一种排列p1, p2, ..., pn，使其相应的关键字满足kp1≤kp2≤...≤kpn(非递减或非递增) 关系，即使得序列成为一个按关键字有序的序列{rp1, rp2, ..., rpn} ， 这样的操作就称为排序。 稳定性 假设ki=kj( 1≤i≤n, 1≤j≤ n, i≠j ) ，且在排序前的序列中 ri 领先于 rj (即i<j) 。如果排序后 ri 仍领先于 rj，则称所用的排序方法是稳定的；反之，若可能使得排序后的序列中 rj 领先 ri，则称所用的排序方法是不稳定的。 简单来说，就是对于原数据中相等的数据，排序前后如果相对位置没有改变，就是稳定的。 内排序与外排序 内排序是在排序整个过程中，待排序的所有记录全部被放置在内存中

递归 递归就是函数自己调用自己。 例： 解析: 　　　在程序运行的时候，调用函做是有代价的，那就是，要占用一片叫做栈（stacky的内存空间）当调用函数时，都必须要放一些数据到栈里当函数运行结束时这些数据会从栈里被取出，可想而知, 　　如果调用了很多函数但是这些函数都不返回，栈就被塞满了，数据没地方放了，这种情况叫做栈溢出错误，对程序运行而言。这是致命的错误，因此程序会被操作系统强行终此。 　　在Python中，可以人为设置递归调用的次数（深度），尽量保证程序不会崩溃。 来源： https://www.cnblogs.com/xiaozhongfeixiang/p/11520161.html

1.递归的定义 简单的来说，递归就是一个概念能够用自身来解释，比如说一本字典，每个字词的解释是依靠字典中其他的字词来解释的。一般来说，计算机中遇到的递归问题大多是把一个问题分解成规模更小的子问题求解，再进行合并。 递归的性质 一个具有递归性质的问题，大多具有两个特征，第一个是状态转移方程也就是递归方程，比如在求解阶乘时，n！=n*(n-1)!，就将求解n的阶乘转换为求解n-1的阶乘。第二个特征就是终止条件，一个递归是一类问题的求解，必定有一个结果 无法一只递归下去，有一个结束条件，也就是当问题规模简化的足够小的时候可以直接的出答案。在求解阶乘时，当问题过为1的时候就直接输出1. int f(n) { if(n==1)//终止条件 { return 1; } else { return n*f(n-1);//递归方程 } } 递归的代价 递归执行时，递归函数会被反复地调用，一层一层的进入，到达终止条件后，再一层一层出来，为了保证结果的正确性，每一层函数的运算结果和状态都必须保存在系统所分配的栈里面，当数据量很大的时候，递归所占用的空间和运行时间会非常恐怖，效率也很低 这里再介绍一种和递归类似的但执行效率更高的动态规划算法。 动态规划的性质 递归算法是从顶置低求解问题，而·动态规划算法是从低置顶求解问题，同样也需要状态转移方程方程，和初始条件，相较于递归算法的优势

递归思想 程序调用自身的编程技巧称为递归（ recursion）  例如，设计一个程序设计计算n!。 先分析递归的思想，现在要计算6! 分解为6×5！ 分解为6×5×4! 分解为6×5×4×3! ... 分解为6×5×4×3×2×1 #include<stdio.h> int fact(int n) { if(n==1) return 1; else return n*fact(n-1); } int main() { printf("%d",fact(3)); return 0; } 递归的程序是 int fact(3) { if(n==1) return 1; else return 3*fact(2); //这里的fact(2)又是一个递归程序 //因为不知道fact(2)的值所以只能继续调用fact(2) } int fact(2) { if(n==1) return 1; else return 2*fact(1); } int fact(1) { if(n==1) return 1; else return 1*fact(0); } 当程序运行到fact(1)时候，return 1，回调,所以fact(2) return 2*1,所以fact(3)return3*2*1。最后得到答案 来源： https://www.cnblogs.com/handsometaoa/p

C++ 函数相关 1. 为什么使用函数 ? ①． 通过使用函数，，可以将程序模块化，将程序设计的简单直观。 ②． 通过将一些会被重复多次使用的代码写为函数，可以极大的减轻程序员的代码工作量，降低复杂性，避免重复代码。 ③． 提高了程序的可读性和可维护性。 #include <iostream> using namespace std; int max(int num1, int num2); int main () { int a = 100; int b = 200; int ret; ret = max(a, b); cout << "Max value is : " << ret << endl; return 0; } 函数返回两个数中较大的那个数 int max(int num1, int num2) { int result; if (num1 > num2) result = num1; else result = num2; return result; } 2. 为什么要用函数重载 通过运用函数重载，便不用为了对不同的参数类型或参数个数定义多个函数。多个函数用同一个名字，，但参数的类型和个数不同，调用的时候，虽然方法名字相同，但根据参数表可以自动调用相应的函数。这样可以避免对名字空间的污染，有利于程序的可读性。 #include <iostream> using

1.什么叫做递归函数？就是在函数内调用函数本身，很典型性的一个例子就是用函数求斐波拉契数列： function fibonacciSequence(n) { if(n == 1 || n == 2){ return 1; }else if(n == 3){ return fibonacciSequence(2) + fibonacciSequence(1); }else if(n == 4){ return fibonacciSequence(3)+fibonacciSequence(2); }else if(n == 5){ return fibonacciSequence(4) + fibonacciSequence(3); }else if(n == 6){ return fibonacciSequence(5) + fibonacciSequence(4); } //········· else if(n == n){ return fibonacciSequence(n-1) + fibonacciSequence(n-2) }; }; console.log(fibonacciSequence(10)); 递归函数经常用来解决一些循环重复的问题，虽然很好用，但是它非常消耗性能，递归函数的需要注意的是一定要有结束条件，否则会导致死循环。 来源： https://www