数据结构和算法：递归
什么是递归？
程序调用自身的编程技巧称为递归（ recursion）。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，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。
如当你想知道什么是递归时，在百度上搜索递归，你会发现递归和栈有关，之后你为了了解栈是什么又在百度上搜索栈，而栈又和内存有关，所以你又搜索了内存是什么，直到了解了相关知识，再通过内存去了解栈，通过栈去了解递归。在这个过程中，百度就是递归方法，递归方法中的参数就是搜索关键字，边界条件就是知道和递归相关的所有知识点，递归前进段就是依次搜索的过程，递归返回段就是了解完相关知识再回去学习。
简单的递归代码实现
public class Recursion { public static void main(String[] args) { recursion(2); } public static void recursion(int n){ if (n > 0){//当n>0继续递归前进 recursion(n-1); } //当n<0时，则停止递归前进，开始递归返回 System.out.println(n); } }
递归的实现原理
从上面代码中很容易看出，递归的前进是因为在if语句中调用了recursion方法，从而使得程序可以按照一定的规律递归前进，那递归中按照顺序返回的递归返回是怎么实现的呢？这时候我们就需要了解栈了。
在java虚拟机中，栈是运行时的单位，每个方法在执行时都会创建一个栈帧(Stack Frame)用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法从调用直至执行结束，就对应着一个栈帧从虚拟机栈中入栈到出栈的过程。当我们每调用一次recursion方法时，就会在栈中压入一个栈帧，直到该方法执行完毕，就会按照栈的先入后出的规律出栈，依次执行调用递归方法recursion代码段的后面输出代码，这就实现了递归返回。
递归的应用
寻找最短路径
问题：有个7×7的迷宫，墙壁不能通过，只能从起点进入，终点逃出，求离开迷宫的最短路径
注意：使用递归寻找最短路径并不是最优的算法，只是想说使用递归也能解决该问题
public class Labyrinth2 { // 用于保存最短路径，需为全局变量 static List<Position> shortest = new ArrayList<>(); public static void main(String[] args) { //创建一个7x7的迷宫，1为墙壁，0为通道，2为起点, 有俩个终点map[6,2],map[6,5] int map[][] = { {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}, {2, 0, 0, 0, 0, 0, 1}, {1, 0, 0, 0, 0, 0, 1}, {1, 1, 0, 0, 0, 0, 1}, {1, 0, 0, 0, 1, 1, 1}, {1, 0, 0, 0, 0, 0, 1}, {1, 1, 0, 1, 1, 0, 1} }; printMap(map); Position position = new Position(1, 0); Stack<Position> path = new Stack<>(); findWay(map, position, path); System.out.println("迷宫通过路径为："); printMap(map); System.out.printf("最短路径是："); for (Position pos : shortest){ System.out.printf("[%d, %d] ",pos.row, pos.cul); } } //判断下一步是否是可行的通道 public static boolean isClear(int[][] map, Position cur, Position next){ //判断下一步坐标是否超出迷宫限制 if (next.row>=0 && next.row<map.length && next.cul>=0 && next.cul<map[next.row].length){ //判断下一步通道是否为0，即可行通道，或下一步的值是否大于当前位置的值，即是之前路径走过的通道但非回头路 if (map[next.row][next.cul] == 0 || map[cur.row][cur.cul] < map[next.row][next.cul]){ return true; } } return false; } /** * 迷宫的定义： * 0为通道，1为墙壁，2为起点，终点在迷宫的最下方的通道，即map.length-1 * 寻找最短路径思路： * 1.先假定该通道是可行路径上的一点，压入存放可行路径的栈path * 2.判断是否已到达终点cur.row == map.length-1，如果已经到达终点，则判断path和shortest内的路径哪个短， * 如果path内的路径短，则把path的值覆盖掉shortest的值 * 3.往四方探路： * 1)因为是要寻找最短路径，所以得把所有通道路径走一遍，即每次都要往四方(下-右-上-左)可行的通道都出发， * 所以不用if-else if语句，只使用if语句来判断通道是否可行（条件为：isClear方法返回的boolean值） * 2)当当前方向是可行的通道时，要为该方向对应的下个通道赋值为(现在所处位置的值+1)，来防止走回头路(在isClear中有判断是否为回头路的条件) * 3)当 1)和2) 执行完后，再来递归(返回到流程1)，同样使用if语句，条件为递归方法findWay， * 当当前方向的通道有可行的路径时(即该次递归方法最终返回的值为true)，就返回true * 4.如果四方都不可行，就说明当前所在位置的通道是死路，把它弹出可行路径栈path， * 返回false归回到上次递归方法，如果该递归方法为第一个递归方法则结束返回结果回到main方法 * @param map 迷宫地图 * @param cur 当前位置在迷宫中所处的坐标 * @param path 储存离开迷宫路径的每个通道坐标 * @return */ public static boolean findWay(int[][] map, Position cur, Stack<Position> path){ path.push(cur); if (cur.row == map.length-1){ if (path.size() < shortest.size() || shortest.isEmpty()){ shortest = (List<Position>)path.clone(); } } //向下走 Position next = new Position(cur.row, cur.cul); next.row = cur.row+1; if (isClear(map, cur, next)){ //判断next坐标是否是可行的通道 map[next.row][next.cul] = map[cur.row][cur.cul]+1;//将cur坐标的值+1赋给next坐标 if (findWay(map, next, path)) { //如果条件内的递归方法最终返回ture,则表示next的通道是可行路径上的一点 return true; } } //向右走 next = new Position(cur.row, cur.cul); next.cul = cur.cul+1; if (isClear(map, cur, next)){ map[next.row][next.cul] = map[cur.row][cur.cul]+1; if (findWay(map, next, path)) { return true; } } //向上走 next = new Position(cur.row, cur.cul); next.row = cur.row-1; if (isClear(map, cur, next)){ map[next.row][next.cul] = map[cur.row][cur.cul]+1; if (findWay(map, next, path)) { return true; } } //向左走 next = new Position(cur.row, cur.cul); next.cul = cur.cul - 1; if (isClear(map, cur, next)){ map[next.row][next.cul] =map[cur.row][cur.cul]+1; if (findWay(map, next, path)) { return true; } } path.pop();//所在坐标的通道四方都不是可行路径上的一点，即该通道也不是可行路径上的一点，弹出可行路径栈 return false;//返回false，归回到上次递归方法，如已归回到第一次的递归方法，则返回结果到main方法 } public static void printMap(int[][] map){ for (int[] i : map){ for (int item : i){ System.out.printf("%d\t", item); } System.out.println(); } } } //用于储存位置在迷宫地图中的坐标 class Position{ public int row; public int cul; public Position() { } public Position(int row, int cul) { this.row = row; this.cul = cul; } @Override public String toString() { return "Position{" + "row=" + row + ", cul=" + cul + '}'; } }
八皇后问题
八皇后问题（英文：Eight queens），是由国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的问题，是回溯算法的典型案例。
public class Queen8 { static int max = 8; static int count = 0;//计算共有多少摆放的方式 //储存8个皇后摆放的位置，下标是棋盘行，值是棋盘列: int[row]=cul, row对应棋盘的行, cul对应棋盘的列 static int[] array = new int[max]; public static void main(String[] args) { Queen8 queen8 = new Queen8(); queen8.putQueen(0); System.out.printf("共有 %d 种摆放方式\n", count);//92种 } /** * 摆放皇后 * @param row 皇后所在的行 */ public void putQueen(int row){ //因为棋盘只有8行，所有当行数等于8(数组是从0开始), 则说明8个皇后已摆放完成 if (row == max){ print(); return; } for (int cul=0; cul<max; cul++){//遍历该行的每一列 //因为cul值是否根据循环变化的，所以只要没有符合游戏规则，就会重新赋值给array[row] array[row] = cul;//先假定row行的cul位置符合规则 if (judge(row)){//判断该位置是否符合规则 putQueen(row+1);//符合则递进到下一行 } //不符合则继续循环到下一列 } } /** * 判断皇后的摆放是否符号游戏规则 * 皇后摆放的规则： * 不能在同一行：因为是用一维数组来对应皇后的坐标，棋盘的行对应数组的下标， * 每一行只有一个皇后，所以不用考虑同一行的问题 * 不能在同一列：因为是用一维数组array来储存皇后所在的列，所在只要array内没有相同的值就说明没有皇后在同一列 * 不能再同一斜线：当要和[row,cul]同一斜线时，只要[row-1,cul+1] 或[row-1,cul-1], * 可以看出 |row-(row-1)| = |cul-(cul+1)| = |cul-(cul-1)| = 1, * 即俩个位置的行和列相减后的差的绝对值都相等，所以只要该差的绝对值不相等就不在同一条斜线 * @param row 皇后所在的行 * @return */ public static boolean judge(int row){ for (int i=0; i<row; i++){ //遍历在row行前的所有皇后 //判断是否在同一列 array[i] == array[row] //判断是否在同一斜线 Math.abs(row-i) == Math.abs(array[row]-array[i]) if (array[i] == array[row] || Math.abs(row-i) == Math.abs(array[row]-array[i])){ return false; //如果在同一列或同一斜线，则不符合游戏规则，返回false } } return true; } //打印棋盘内皇后的摆放位置，根据行排序，如第一个数是第一行皇后所在的列 public static void print(){ count++; for (int i : array){ System.out.print(i+" "); } System.out.println(); } }
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