


Explication détaillée du tri par fusion (non récursif) Exemple de tri par comparaison Java
Dans la section précédente, nous avons expliqué la version récursive du tri par fusion "4. Tri comparatif - Tri par fusion (récursif)". De manière générale, la version récursive du tri par fusion est plus couramment utilisée. Cette section présente brièvement le tri non-. version récursive. L'idée est la même que celle de la version récursive, qui consiste à décomposer d'abord puis à fusionner. L'objectif de la non-récursion est de savoir comment déterminer et décomposer raisonnablement le tableau à trier.
Pour la non-récursion, la segmentation ne va pas de grand à petit dans le sens de la récursion. La non-récursion commence en fait de petit à grand lors de la construction de l'algorithme depuis le début.
Pour la première segmentation et tri, déterminez que l'unité minimale est 1 nombre et combinez 2 nombres dans un groupe.
package com.algorithm.sort.mergenonrecursive; import java.util.Arrays; /** * 归并排序(非递归) * Created by yulinfeng on 2017/6/24. */ public class Merge { public static void main(String[] args) { int[] nums = {6, 5, 3, 1, 7, 2, 4}; nums = mergeSort(nums); System.out.println(Arrays.toString(nums)); } /** * 归并排序(非递归) * 从切分的数组长度为1开始,一次归并变回原来长度的2倍 * @param nums 待排序数组 * @return 排好序的数组 */ private static int[] mergeSort(int[] nums) { int len = 1; while (len <= nums.length) { for (int i = 0; i + len <= nums.length; i += len * 2) { int low = i, mid = i + len - 1, high = i + 2 * len - 1; if (high > nums.length - 1) { high = nums.length - 1; //整个待排序数组为奇数的情况 } merge(nums, low, mid, high); } len *= 2; } return nums; } /** * 将切分的数组进行归并排序,同递归版 * @param nums 带排序数组 * @param low 左边数组第一个元素索引 * @param mid 左边数组最后一个元素索引,mid + 1为右边数组第一个元素索引 * @param high 右边数组最后一个元素索引 */ private static void merge(int[] nums, int low, int mid, int high) { int[] tmpArray = new int[nums.length]; int rightIndex = mid + 1; int tmpIndex = low; int begin = low; while (low <= mid && rightIndex <= high) { if (nums[low] <= nums[rightIndex]) { tmpArray[tmpIndex++] = nums[low++]; } else { tmpArray[tmpIndex++] = nums[rightIndex++]; } } while (low <= mid) { tmpArray[tmpIndex++] = nums[low++]; } while (rightIndex <= high) { tmpArray[tmpIndex++] = nums[rightIndex++]; } while (begin <= high) { nums[begin] = tmpArray[begin++]; } } }
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La profondeur de récursion des fonctions C++ est limitée et le dépassement de cette limite entraînera une erreur de débordement de pile. La valeur limite varie selon les systèmes et les compilateurs, mais se situe généralement entre 1 000 et 10 000. Les solutions incluent : 1. Optimisation de la récursion de queue ; 2. Appel de queue ; 3. Implémentation itérative ;

Oui, les expressions C++ Lambda peuvent prendre en charge la récursivité à l'aide de std::function : utilisez std::function pour capturer une référence à une expression Lambda. Avec une référence capturée, une expression Lambda peut s'appeler de manière récursive.

L'algorithme récursif résout des problèmes structurés grâce à l'auto-appel de fonctions. L'avantage est qu'il est simple et facile à comprendre, mais l'inconvénient est qu'il est moins efficace et peut provoquer un débordement de pile. L'algorithme non récursif évite la récursion en gérant explicitement le. structure de données de pile. L'avantage est qu'il est plus efficace et évite le débordement de pile, l'inconvénient est que le code peut être plus complexe. Le choix du récursif ou du non récursif dépend du problème et des contraintes spécifiques de la mise en œuvre.

Une fonction récursive est une technique qui s'appelle à plusieurs reprises pour résoudre un problème de traitement de chaînes. Cela nécessite une condition de terminaison pour empêcher une récursion infinie. La récursivité est largement utilisée dans des opérations telles que l'inversion de chaînes et la vérification du palindrome.

Selon les statistiques du 2 mars, la TVL totale du réseau de deuxième couche de Bitcoin, MerlinChain, a atteint 3 milliards de dollars. Parmi eux, les actifs écologiques Bitcoin représentaient 90,83 %, dont BTC d’une valeur de 1,596 milliard de dollars et les actifs BRC-20 d’une valeur de 404 millions de dollars. Le mois dernier, le TVL total de MerlinChain a atteint 1,97 milliard de dollars américains dans les 14 jours suivant le lancement des activités de jalonnement, dépassant Blast, qui a été lancé en novembre de l'année dernière et est également le plus récent et tout aussi accrocheur. Le 26 février, la valeur totale des NFT dans l'écosystème MerlinChain a dépassé 420 millions de dollars américains, devenant ainsi le projet de chaîne publique avec la valeur marchande NFT la plus élevée après Ethereum. Introduction du projet MerlinChain est un support OKX

La récursion est une technique puissante qui permet à une fonction de s'appeler elle-même pour résoudre un problème. En C++, une fonction récursive se compose de deux éléments clés : le cas de base (qui détermine le moment où la récursion s'arrête) et l'appel récursif (qui divise le problème en sous-problèmes plus petits). En comprenant les bases et en pratiquant des exemples pratiques tels que les calculs factoriels, les séquences de Fibonacci et les parcours d'arbres binaires, vous pouvez construire votre intuition récursive et l'utiliser dans votre code en toute confiance.

L'optimisation de la récursivité de queue (TRO) améliore l'efficacité de certains appels récursifs. Il convertit les appels récursifs en instructions de saut et enregistre l'état du contexte dans des registres plutôt que sur la pile, éliminant ainsi les appels supplémentaires et les opérations de retour à la pile et améliorant l'efficacité de l'algorithme. En utilisant TRO, nous pouvons optimiser les fonctions récursives de queue (telles que les calculs factoriels). En remplaçant l'appel récursif de queue par une instruction goto, le compilateur convertira le saut goto en TRO et optimisera l'exécution de l'algorithme récursif.

La récursivité est une technique dans laquelle une fonction s'appelle elle-même, mais présente les inconvénients d'un débordement de pile et d'une inefficacité. Les alternatives incluent : l'optimisation de la récursion finale, où le compilateur optimise les appels récursifs dans les boucles ; l'itération, qui utilise des boucles au lieu de la récursion et des coroutines, qui permettent de suspendre et de reprendre l'exécution, simulant un comportement récursif.
