c语言函数递归(图解)

一、递归的基础概念

什么是递归

递归是⼀种解决问题的⽅法,在C语⾔中,递归就是函数⾃⼰调⽤⾃⼰。
我举个例子:
在这里插入图片描述
上述就是一个简单的递归程序——main()函数中又调用了main()函数,重复调用。只不过上面的递归只是为了演示递归的基本形式,不是为了解决问题,代码最终也会陷入死递归,导致栈溢出(Stack overflow)
这里是引用

1.递归思想

递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接
调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解。
递归的递就是递推,归就是回归,下面的例题我会让大家体验递归的过程。

2.递归限制条件

递归在书写的时候,有2个必要条件:
• 递归存在限制条件,当满⾜这个限制条件的时候,递归便不再继续。
• 每次递归调⽤之后越来越接近这个限制条件。

二、递归例题

递归经典例题

1.求n的阶乘

题⽬:计算n的阶乘(不考虑溢出),n的阶乘就是1~n的数字累积相乘。 我们知道n的阶乘的公式: n! = n ∗ (n − 1)!
在这里插入图片描述
解题思路:n的阶乘为1234…(n-1)n,我们可以先用递推的思想,先算出n(n-1)的值,再用n(n-1)的值乘以(n-2),这样依次乘下去,以n=1为限制条件,返回1。然后再用回归思想,返回回去,及可得到n的阶乘。
在这里插入图片描述

int fact(int n)
{
	if (n <= 0)
		return 1;
	else
		return n * fact(n - 1);
}



#include<stdio.h>
int main()
{
	int n = 0;
	scanf("%d", &n);
	int ret = fact(n);
	printf("%d\n", ret);
	return 0;
}

运⾏结果(这⾥不考虑n太⼤的情况,n太⼤存在溢出):
在这里插入图片描述

推演过程:
在这里插入图片描述

2.打印一个数的每一位

输⼊:1234 输出:1 2 3 4
输⼊:520 输出:5 2 0

例如1234:我们要想得到每一位数,比较好的方法就是拆分
当小于10时当小于10时,直接取他本身。(所以1不用再计算)
可是这样的问题是,取到的数字是倒序。
那么我们可以先将123打印下来,最后再打印4.
在这里插入图片描述

图解递归过程:
在这里插入图片描述

三、递归的缺点

斐波那契数(演示)

斐波那契数不适合用递归求解的,但是斐波那契数的问题是通过递归的形式描述的:
在这里插入图片描述
看到这个公式,很容易让我们联想到递归,代码如下:

#include <stdio.h>
int Fib(int n)
{
	if (n <= 2)
		return 1;
	else
		return Fib(n - 1) + Fib(n - 2);
}
int main()
{
	int n = 0;
	scanf("%d", &n);
	int ret = Fib(n);
	printf("%d", ret);
	return 0;
}

运行结果:
在这里插入图片描述
这个函数使用了双递归的方式,暴露了一个问题:
当函数是第一级递归调用时,会创建一个变量n,然后在该函数中药要调用Fib()两次,在第二级递归调用又要分别创建两个变量n,这两次调用中的每次调用又会进行两次调用,因而在第三级递归中要创建4个名为n的变量。此时总共创建7个变量。由于每次递归创建的变量都是上一级递归的两倍,所以变量的数量呈现指数增长!
所以在这个例子中,指数增长的变量数量很快就消耗掉计算机的大量内存,导致程序崩溃。
图解如下:
在这里插入图片描述
所以,我们用迭代的方式,就能很好的实现斐波那契数的实现:
在这里插入图片描述

提示:

有时,递归确实比迭代简便很多,但是,如果递归的层次太深,就容易引起栈溢出的问题。

本小白的c语言学习时间很短,不知道这篇博客是否对你有帮助,如果各位大佬发现有不对的地方,请帮我指出,谢谢大家!!!
在这里插入图片描述

### 快速排序算法递归实现的详细图解说明 快速排序是一种基于分治法思想的经典排序算法,它通过选取一个基准值(pivot),将数组划分为两部分:一部分小于等于基准值,另一部分大于基准值。接着对这两部分分别递归调用快速排序,最终得到有序序列。 #### 基本概念 快速排序的核心在于单趟排序操作,即如何选择合适的基准值并将数据分区[^2]。通常采用左右指针法完成这一过程。以下是具体步骤: 1. **选定基准值**:一般可以选择第一个元素作为基准值。 2. **划分区间**:利用双指针技术调整数组中的元素位置,使左侧均不大于基准值,右侧均不小于基准值。 3. **递归处理子区间**:针对上述两个子区间重复执行相同的操作直到无法继续分割为止。 #### 图解示例 假设有一个待排序数组 `arr=[8, 4, 7, 9, 3, 2, 6, 5]` ,下面展示其递归过程中每一步的变化情况: 初始状态:`[8, 4, 7, 9, 3, 2, 6, 5]` - 第一次划分: - 设定左边界l=0,右边界r=7,pivot=arr[l]=8. - 移动左右指针直至找到满足条件的位置互换元素(此处省略中间细节),最后结果为:`[5, 4, 7, 6, 3, 2, 8, 9]`,此时div=6. 第二次划分之前的状态变为两个独立区域:[5, 4, 7, 6, 3, 2](<8) 和 [9](>8). 对于左边区域 `[5, 4, 7, 6, 3, 2]` 进行同样的操作... 以此类推,不断缩小范围直至整个列表完全有序。 #### C语言代码实现 下面是完整的C语言版本的递归实现方式: ```c void swap(int *a, int *b){ int t = *a; *a = *b; *b = t; } int partition(int arr[], int low, int high){ int pivot = arr[high]; int i = (low - 1); for (int j = low; j <= high- 1; j++){ if (arr[j] <= pivot){ i++; swap(&arr[i], &arr[j]); } } swap(&arr[i + 1], &arr[high]); return (i + 1); } void quickSort(int arr[], int low, int high){ if (low < high){ int pi = partition(arr, low, high); quickSort(arr, low, pi - 1); quickSort(arr, pi + 1, high); } } ``` 此段程序定义了一个辅助函数用于交换数值以及主要逻辑所在的partition()和quickSort().其中partition负责实际的数据移动与定位新的中心点;而quickSort则控制整体流程并决定何时停止进一步拆分[^4]. #### 性能分析 理论上讲,在理想状况下每次都能均匀分配左右两侧,则总体耗时接近O(n log n)[^3].然而现实中由于输入特性差异可能导致极端情形发生比如已经近乎升序排列的情况下退化至平方级效率O().因此实践中还需考虑其他因素如稳定性需求等因素综合评判选用何种具体的变种形式更为合适。
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