第2章递归与分治策略课件.ppt

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1、第2章递归与分治策略北京邮电大学计算机学院王小茹内容提要理解递归的概念理解分治法的策略学会设计,通过例子二分搜索大整数乘法Strassen矩阵乘法合并排序快速排序线性时间选择最接近点对问题循环赛日程表总结归纳将要求解的较大规模的问题分割成k个更小规模的子问题。算法总体思想nT(n/2)T(n/2)T(n/2)T(n/2)T(n)=对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够小,则再划分为k个子问题,如此递归的进行下去,直到问题规模足够小,很容易求出其解为止。算法总体思想对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够小,则再划分为k个子问题,如此递归

2、的进行下去,直到问题规模足够小,很容易求出其解为止。nT(n)=n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解,自底向上逐步求出原来问题的解。算法总体思想将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解,自底向上逐步求出原来问题的解。nT(n)=n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)n/2T(n/4)T(n/4)T(

3、n/4)T(n/4)n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)算法总体思想将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解,自底向上逐步求出原来问题的解。nT(n)=n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)分治法的设计思想是,将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。凡治众

4、如治寡,分数是也。----孙子兵法2.1递归的概念直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。用函数自身给出定义的函数称为递归函数。由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式,这就为使用递归技术提供了方便。在这种情况下,反复应用分治手段,可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小,最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。这自然导致递归过程的产生。分治与递归像一对孪生兄弟,经常同时应用在算法设计之中,并由此产生许多高效算法。递归举例例1阶乘函数阶乘函数可递归地定义为:边界条件递归方程边界条件与递归方程是递归函数的二个要素,递归函数只有具备了这两个要素,才能在

5、有限次计算后得出结果。递归举例例2Fibonacci数列无穷数列1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,…,被称为Fibonacci数列。它可以递归地定义为:边界条件递归方程第n个Fibonacci数可递归地计算如下:publicstaticintfibonacci(intn){if(n<=1)return1;returnfibonacci(n-1)+fibonacci(n-2);}递归小结优点:结构清晰,可读性强,而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性,因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。缺点:递归算法的运行效率较低,无论是耗费的计算时间还

6、是占用的存储空间都比非递归算法要多。递归小结解决方法:在递归算法中消除递归调用,使其转化为非递归算法。1.采用一个用户定义的栈来模拟系统的递归调用工作栈。该方法通用性强,但本质上还是递归,只不过人工做了本来由编译器做的事情,优化效果不明显。2.用递推来实现递归函数。3.通过Cooper变换、反演变换能将一些递归转化为尾递归,从而迭代求出结果。后两种方法在时空复杂度上均有较大改善,但其适用范围有限。2.2分治法学习分治法的策略,合理结合递归求解问题,提高算法效率。分治策略分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且

7、与原问题相同。鉴于互相独立和与原问题相同,所以可以利用递归的解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。分治法与递归紧密关联。分割原则:人们从大量实践中发现,在用分治法设计算法时,最好使子问题的规模大致相同。即将一个问题分成大小相等的k个子问题的处理方法是行之有效的。这种使子问题规模大致相等的做法是出自一种平衡(balancing)子问题的思想,它几乎总是比子问题规模不等的做法要好。分治法的复杂性分析一个分治法将规模为n的问题分成k个规模为n/m的子问题去解。设分解阀值n0=1,且adhoc解规模为1的问题耗费1个单位时间。再设将原问题分解为k个

8、子问题以及用merge将k个子问题的解合并为原问题的解需用f(n)个单位时间。用

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