题目和官方解答可见
http://blog.youkuaiyun.com/programmer_editor/archive/2008/03/19/2198503.aspx
我觉得官方的思路是自上而下、由内向外的;我的思路是自下而上,由表及里的。
以第一个与条件为例
Ai = X & Y;
若X和Y是否参加已知,直接相与返回即可。
假设X和Y是否参加还要看其它人是否参加,则假设X参加,看在这个新条件下,Y是否参加。
若此时Y不参加,则Ai参加的条件必不成立。
若此时Y参加,则Ai是否参加未知。
int join(int)
{
if(X == JOIN && Y == JOIN)
return JOIN;
if(X == UNJOIN || Y == UNJOIN)
return UNJOIN;
if(X == JOIN)
return UNKNOWN;
X=JOIN;
nRetVal=judge(Y);
X=UNKNOWN;
if(nRetVal == UNJOIN)
return UNJOIN;
return UNKNOWN;
}
这样递归中只会判断相关人员的情况,不会每个人都枚举一遍,还是有些
我觉得官方的思路是自上而下、由内向外的;我的思路是自下而上,由表及里的。
以第一个与条件为例
Ai = X & Y;
若X和Y是否参加已知,直接相与返回即可。
假设X和Y是否参加还要看其它人是否参加,则假设X参加,看在这个新条件下,Y是否参加。
若此时Y不参加,则Ai参加的条件必不成立。
若此时Y参加,则Ai是否参加未知。
int join(int)
{
if(X == JOIN && Y == JOIN)
return JOIN;
if(X == UNJOIN || Y == UNJOIN)
return UNJOIN;
if(X == JOIN)
return UNKNOWN;
X=JOIN;
nRetVal=judge(Y);
X=UNKNOWN;
if(nRetVal == UNJOIN)
return UNJOIN;
return UNKNOWN;
}
这样递归中只会判断相关人员的情况,不会每个人都枚举一遍,还是有些
本文介绍了一种基于递归思想的算法实现方式,并通过一个具体的示例进行了解析。该算法采用自下而上的思路,避免了不必要的枚举,提高了效率。

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