算法设计分析之------ 递推与递归篇二

递归

Secret Cow Code S

题目链接:Secret Cow Code S

解题思路
如果我们按照正常的递归思路写,如下代码,由于n太大,会tle。

void solve(string ss){
   
   
    long long len = ss.size();
    if(len >= n){
   
   
        ans = ss[n-1];
        return ;
    }
    tp = ss[len-1];
    tp += ss.substr(0,len - 1);
    ss += tp;
    solve(ss);
}

因此我们需要换一个思路,由题目我们知道生成的字符的后半段与前一半是有联系的。因此我们可以思考如何将位置n的字符减小到原字符串中的位置。首先我们先不考虑增加字符串的额外操作,就只是把前半部分复制到后半部分,如果n在后半部分的话,如果总长度是T,那么将n 与 n - T/2 位置的子符串是一样的。由于题目是先将最后的字符串移到最前边,因此就是 n - 1 - T/2 . 同时还有一个特殊情况,如果n是后半部分的第一个位置,那么就应该是 n = T/2;

代码:

#include<iostream>
#include<string>
#include<algorithm>
using namespace std;

string s,tp;
long long n ,len ,t;

int main(){
   
   
    cin>>s>>n;
     len = t = s.size();
    while
### 递归算法在树结构中的实现分析 #### 树结构的特点及其适配性 树是一种典型的分层数据结构,其节点之间具有父子关系。这种层次化特性使得树非常适合通过递归来解决问题。递归的本质在于将一个问题拆分为若干个较小的子问题并逐一解决[^1]。对于树而言,根节点可以看作整个问题,而它的左子树和右子树则分别对应两个规模更小的子问题。 #### 设计递归算法的关键要素 设计适用于树结构的递归算法时,需关注以下几个方面: - **基线条件**:当到达叶子节点或空节点时停止递归操作。 - **递推关系**:明确当前节点其子节点之间的逻辑关联,并将其转化为代码表达形式。 例如,在前序遍历中,访问顺序为先处理当前节点再依次处理左右子树;而在后序遍历时,则要等到两棵子树都被完全处理完毕之后才返回到父节点处执行相应动作[^2]。 #### 实现案例——叉树的三种基本遍历方式 以下是基于Python语言描述的不同类型的叉树递归遍历方法: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def preorder_traversal(root: TreeNode): # 前序遍历 if not root: return [] result = [root.val] result += preorder_traversal(root.left) result += preorder_traversal(root.right) return result def inorder_traversal(root: TreeNode): # 中序遍历 if not root: return [] result = inorder_traversal(root.left) result.append(root.val) result += inorder_traversal(root.right) return result def postorder_traversal(root: TreeNode): # 后序遍历 if not root: return [] result = postorder_traversal(root.left) result += postorder_traversal(root.right) result.append(root.val) return result ``` 上述代码片段展示了如何利用简单的三步法构建起针对不同需求场景下的具体解决方案。 #### 性能考量优化建议 尽管递归版本简洁明了易于理解维护,但在实际应用过程中可能存在性能瓶颈。主要体现在频繁调用带来的额外栈空间消耗上。如果目标对象特别庞大或者存在极端不平衡情况(如链表形态),可能会引发超出最大允许深度错误等问题。因此,在某些特定场合下考虑采用迭代或其他替代方案可能是更为明智的选择。
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