何为CC协议

原文章链接:http://www.360doc.com/content/19/0413/18/6175644_828543695.shtml

CC协议4.0
知识共享于2001年在美国成立,是一家非营利性组织,旨在建立合理、灵活的著作权体系,让更多人能够建立和分享自己的创意作品。
2003年,CC协议进入中国。2018年12月,CC总部更新了协议内容,发布了CC协议4.0。协议的许可证主要有以下几种类型:
在这里插入图片描述
图1 CC 协议许可证类型

具体的CC协议图标和其对应的适用场景:
在这里插入图片描述
图2 CC协议4.0适用场景

<think>好的,用户现在想了解栈的概念及其与递归迭代的关系,还问到了栈的数据结构定义以及它在递归迭代中的作用。首先,我需要回顾之前关于递归迭代的讨论,并结合用户提供的引用内容来组织回答。 用户之前的问题是关于递归迭代的区别,现在转向栈的相关内容,说明他们可能在学习算法或数据结构,想深入理解这些结构之间的联系。用户提供的引用中提到了递归依赖系统调用栈,迭代使用循环结构,栈溢出风险等,这些都需要在回答中体现。 首先,栈的定义。栈是一种LIFO的数据结构,基本操作是pushpop。需要简明扼要地解释,可能引用用户提供的引用[3]中的内容,比如操作系统用栈保存递归信息。数据结构定义部分,可以举例子,比如数组或链表实现,但用户可能更关注逻辑结构而非具体实现。 接下来,栈在递归中的作用。这里要强调递归函数调用时的栈帧,每次调用压栈,返回时弹栈。引用[3]提到终止条件的重要性,否则栈溢出,这点要强调。可能引用用户给的例子,比如阶乘递归的栈使用情况,以及如何导致栈溢出。 然后是栈在迭代中的作用。用户提供的引用[4]提到迭代使用循环代码,变量同时保存结果,这里可能需要解释显式栈的使用,比如用栈来模拟递归过程,如DFS的迭代实现。引用[3]中的遍历二叉树用迭代方式,需要栈来辅助,可以举例说明。 需要比较递归迭代中栈的不同,递归用系统栈,而迭代用用户定义的栈,这样在控制内存方面更灵活。引用[2]提到递归是函数自调用,而迭代是代码段循环,这里可以联系起来。 可能还需要提到栈溢出的风险,递归的缺点,以及如何用迭代加栈来避免,比如用户引用[4]中的内容。同时,引用[5]中的阶乘递归例子可以用来说明栈的增长过程。 用户的问题还包括栈的数据结构定义,所以要确保这部分清晰,可能分点列出栈的特性,操作,然后自然过渡到在递归迭代中的应用。 最后,生成相关问题时要围绕栈、递归优化、转换方法等,帮助用户进一步学习。确保引用标记正确,参考用户提供的引用[1]-[5],但不需要全部引用,选择相关的部分即可。 需要检查是否有遗漏点,比如栈在迭代中的显式管理,比如回溯算法中的使用,或者表达式求值等例子,但可能超出当前问题范围。保持聚焦在递归迭代的关系上。 总结回答结构:定义栈,分点说明在递归迭代中的作用,比较两者的差异,应用场景,最后相关问题。</think>### 栈的概念及其与递归、迭代的关系 --- #### 一、栈的数据结构定义 **栈(Stack)** 是一种遵循 **后进先出(LIFO)** 原则的线性数据结构,核心操作包括: 1. **入栈(Push)**:将元素添加到栈顶。 2. **出栈(Pop)**:移除并返回栈顶元素。 3. **查看栈顶(Peek)**:返回栈顶元素但不移除。 **实现方式**: - **数组**:通过固定大小的连续内存实现。 - **链表**:通过动态节点链接实现(更灵活)。 --- #### 二、栈在递归中的作用 1. **递归的系统调用栈** - 递归函数每次调用自身时,系统会为其分配一个 **栈帧(Stack Frame)**,保存函数的局部变量、参数返回地址。 - **示例**:计算阶乘 $n!$ 的递归函数 `factorial(n)` 调用时,栈中依次压入 `factorial(n)`, `factorial(n-1)`, ..., `factorial(0)` 的栈帧[^3]。 - **风险**:若递归深度过大(如计算 `factorial(10000)`),会导致 **栈溢出(Stack Overflow)**[^2]。 2. **递归终止条件与栈的关系** - 终止条件决定了递归何时停止压栈并开始逐层返回。例如: ```python def factorial(n): if n == 0: # 终止条件 return 1 return n * factorial(n-1) ``` 若缺少终止条件,栈会无限增长直至溢出[^3]。 --- #### 三、栈在迭代中的作用 1. **显式管理栈结构** - 迭代中可通过 **自定义栈** 模拟递归行为,解决需要回溯的问题(如深度优先搜索、二叉树遍历)。 - **示例**:二叉树前序遍历的迭代实现: ```python def preorder(root): stack = [root] while stack: node = stack.pop() if node: print(node.val) stack.append(node.right) # 右子节点先入栈(后处理) stack.append(node.left) # 左子节点后入栈(先处理) ``` 通过栈显式记录待访问节点[^3][^4]。 2. **迭代与递归的栈对比** | **维度** | **递归(系统栈)** | **迭代(显式栈)** | |----------------|-------------------------------|-------------------------------| | **控制权** | 由系统自动管理 | 由程序员手动管理 | | **灵活性** | 受限(依赖语言栈大小) | 灵活(可动态调整栈容量) | | **适用场景** | 代码简洁的分治问题 | 需避免栈溢出或需精细控制的问题 | --- #### 四、栈在算法中的典型应用 1. **递归相关算法** - 分治算法(如快速排序)、树/图的深度优先遍历(DFS)、回溯算法(如八皇后问题)[^1][^3]。 2. **迭代相关算法** - 深度优先遍历的迭代实现、表达式求值(逆波兰表示法)、括号匹配校验[^4][^5]。 --- #### 五、栈与递归、迭代的关系总结 - **递归是隐式使用系统栈的迭代**,而 **迭代是显式使用自定义栈的递归**。 - **优化方向**: - 递归可通过 **尾递归优化** 减少栈深度(需语言支持,如Scheme、Scala)[^2]。 - 迭代通过自定义栈避免系统栈的限制,适合处理大规模数据。 --- **相关问题** 1. 如何用栈实现递归算法的迭代版本? 2. 尾递归优化如何减少栈空间占用? 3. 哪些场景下必须使用显式栈替代递归? 4. 栈溢出有哪些常见原因及解决方法? --- : 递归与迭代的选择需结合问题结构性能需求。 [^2]: 递归的栈深度与时间复杂度需平衡[^3]。 [^3]: 显式栈提供更灵活的内存控制。
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