Python之递归与动态规划

一、递归

递归（Recursion）：函数调用自己。

递归算法解决问题的特点：

递归就是方法里调用自身。
在使用递增归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。
递归算法解题通常显得很简洁，但递归算法解题的运行效率较低。所以一般不提倡用递归算法设计程序。
在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等，所以一般不提倡用递归算法设计程序。

二、动态规划

若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。 通常许多子问题非常相似，为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次，从而减少计算量： 一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个子问题解之时直接查表。 这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。

三、总结

无论是数组还是链表，哈希表，队列和堆，二叉树，共同点都是识别判断排序，基于此，应加强了解这些数据结构的底层原理，多写多练，应该有所裨益