這是磊哥的第 189 期分享

作者 | 田小齊

來源 | 碼農(nóng)田小齊（ID：NYCSDE）?

分享?| Java中文社群（ID：javacn666）

前言

遞歸，是一個(gè)非常重要的概念，也是面試中非常喜歡考的。因?yàn)樗坏芸疾煲粋€(gè)程序員的算法功底，還能很好的考察對時(shí)間空間復(fù)雜度的理解和分析。

本文只講一題，也是幾乎所有算法書講遞歸的第一題，但力爭講出花來，在這里分享四點(diǎn)不一樣的角度，讓你有不同的收獲。

• 時(shí)空復(fù)雜度的詳細(xì)分析

• 識別并簡化遞歸過程中的重復(fù)運(yùn)算

• 披上羊皮的狼

• 適當(dāng)炫技助我拿到第一份工作

算法思路

大家都知道，一個(gè)方法自己調(diào)用自己就是遞歸，沒錯(cuò)，但這只是對遞歸最表層的理解。

那么遞歸的實(shí)質(zhì)是什么？

答：遞歸的實(shí)質(zhì)是能夠把一個(gè)大問題分解成比它小點(diǎn)的問題，然后我們拿到了小問題的解，就可以用小問題的解去構(gòu)造大問題的解。

那小問題的解是如何得到的？

答：用再小一號的問題的解構(gòu)造出來的，小到不能再小的時(shí)候就是到了零號問題的時(shí)候，也就是 base case 了。

那么總結(jié)一下遞歸的三個(gè)步驟：

Base case：就是遞歸的零號問題，也是遞歸的終點(diǎn)，走到最小的那個(gè)問題，能夠直接給出結(jié)果，不必再往下走了，否則，就會成死循環(huán)；

拆解：每一層的問題都要比上一層的小，不斷縮小問題的 size，才能從大到小到 base case；

組合：得到了小問題的解，還要知道如何才能構(gòu)造出大問題的解。

所以每道遞歸題，我們按照這三個(gè)步驟來分析，把這三個(gè)問題搞清楚，代碼就很容易寫了。

斐波那契數(shù)列

這題雖是老生常談了，但相信我這里分享的一定會讓你有其他收獲。

題目描述

斐波那契數(shù)列是一位意大利的數(shù)學(xué)家，他閑著沒事去研究兔子繁殖的過程，研究著就發(fā)現(xiàn)，可以寫成這么一個(gè)序列：1，1，2，3，5，8，13，21… 也就是每個(gè)數(shù)等于它前兩個(gè)數(shù)之和。那么給你第 n 個(gè)數(shù)，問 F(n) 是多少。

解析

用數(shù)學(xué)公式表示很簡單：

代碼也很簡單，用我們剛總結(jié)的三步：

• base case: f(0) = 0, f(1) = 1.

• 分解：f(n-1), f(n-2)

• 組合：f(n) = f(n-1) + f(n-2)

那么寫出來就是：

class?Solution?{public?int?fib(int?N)?{if?(N?==?0)?{return?0;}?else?if?(N?==?1)?{return?1;}return?fib(N-1)?+?fib(N-2);} }

但是這種解法 Leetcode 給出的速度經(jīng)驗(yàn)只比 15% 的答案快，因?yàn)?#xff0c;它的時(shí)間復(fù)雜度實(shí)在是太高了！

過程分析

那這就是我想分享的第一點(diǎn)，如何去分析遞歸的過程。

首先我們把這顆 Recursion Tree 畫出來，比如我們把 F(5) 的遞歸樹畫出來：

那實(shí)際的執(zhí)行路線是怎樣的？

首先是沿著最左邊這條線一路到底：F(5) → F(4) → F(3) → F(2) → F(1)，好了終于有個(gè) base case 可以返回 F(1) = 1 了，然后返回到 F(2) 這一層，再往下走，就是 F(0)，又觸底反彈，回到 F(2)，得到 F(2) = 1+0 =1 的結(jié)果，把這個(gè)結(jié)果返回給 F(3)，然后再到 F(1)，拿到結(jié)果后再返回 F(3) 得到 F(3) = 左 + 右 = 2，再把這個(gè)結(jié)果返上去...

這種方式本質(zhì)上是由我們計(jì)算機(jī)的馮諾伊曼體系造就的，目前一個(gè) CPU 一個(gè)核在某一時(shí)間只能執(zhí)行一條指令，所以不能 F(3) 和 F(4) 一起進(jìn)行了，一定是先執(zhí)行了 F(4) （本代碼把 fib(N-1) 放在前面），再去執(zhí)行 F(3).

我們在 IDE 里 debug 就可以看到棧里面的情況：這里確實(shí)是先走的最左邊這條線路，一共有 5 層，然后再一層層往上返回。

沒看懂的小伙伴可以看視頻講解哦～

時(shí)間復(fù)雜度分析

如何評價(jià)一個(gè)算法的好壞？

很多問題都有多種解法，畢竟條條大路通羅馬。但如何評價(jià)每種方法的優(yōu)劣，我們一般是用大 O 表達(dá)式來衡量時(shí)間和空間復(fù)雜度。

時(shí)間復(fù)雜度：隨著自變量的增長，算法所需時(shí)間的增長情況。

這里大 O 表示的是一個(gè)算法在 worst case 的表現(xiàn)情況，這就是我們最關(guān)心的，不然春運(yùn)搶車票的時(shí)候系統(tǒng) hold 不住了，你跟我說這個(gè)算法很優(yōu)秀？

當(dāng)然還有其他衡量時(shí)間和空間的方式，比如

Theta: 描述的是 tight bound
Omega(n): 這個(gè)描述的是 best case，最好的情況，沒啥意義

這也給我們了些許啟發(fā)，不要說你平時(shí)表現(xiàn)有多好，沒有意義；面試衡量的是你在 worst case 的水平；不要說面試沒有發(fā)揮出你的真實(shí)水平，扎心的是那就是我們的真實(shí)水平。

那對于這個(gè)題來說，時(shí)間復(fù)雜度是多少呢？

答：因?yàn)槲覀兠總€(gè)節(jié)點(diǎn)都走了一遍，所以是把所有節(jié)點(diǎn)的時(shí)間加起來就是總的時(shí)間。

在這里，我們在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上做的事情就是相加求和，是 O(1) 的操作，且每個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間都是一樣的，所以：

總時(shí)間 = 節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù) * 每個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間

那就變成了求節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的數(shù)學(xué)題：

在 N = 5 時(shí)，

最上面一層有1個(gè)節(jié)點(diǎn)，
第二層 2 個(gè)，
第三層 4 個(gè)，
第四層 8 個(gè)，
第五層 16 個(gè)，如果填滿的話，想象成一顆很大的樹:)

這里就不要在意這個(gè)沒填滿的地方了，肯定是會有差這么幾個(gè) node，但是大 O 表達(dá)的時(shí)間復(fù)雜度我們剛說過了，求的是 worst case.

那么總的節(jié)點(diǎn)數(shù)就是：
1 + 2 + 4 + 8 + 16

這就是一個(gè)等比數(shù)列求和了，當(dāng)然你可以用數(shù)學(xué)公式來算，但還有個(gè)小技巧可以幫助你快速計(jì)算：

其實(shí)前面每一層的節(jié)點(diǎn)相加起來的個(gè)數(shù)都不會超過最后一層的節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，總的節(jié)點(diǎn)數(shù)最多也就是最后一層節(jié)點(diǎn)數(shù) * 2，然后在大 O 的時(shí)間復(fù)雜度里面常數(shù)項(xiàng)也是無所謂的，所以這個(gè)總的時(shí)間復(fù)雜度就是：

最后一層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)：2^n

沒看懂？別慌，去 B 站/油管看我的視頻講解哦，搜「田小齊」就好了。

空間復(fù)雜度分析

一般書上寫的空間復(fù)雜度是指：

算法運(yùn)行期間所需占用的所有內(nèi)存空間

但是在公司里大家常用的，也是面試時(shí)問的指的是
Auxiliary space complexity：

運(yùn)行算法時(shí)所需占用的額外空間。

舉例說明區(qū)別：比如結(jié)果讓你輸出一個(gè)長度為 n 的數(shù)組，那么這 O(n) 的空間是不算在算法的空間復(fù)雜度里的，因?yàn)檫@個(gè)空間是跑不掉的，不是取決于你的算法的。

那空間復(fù)雜度怎么分析呢？

我們剛剛說到了馮諾伊曼體系，從圖中也很容易看出來，是最左邊這條路線占用 stack 的空間最多，一直不斷的壓棧，也就是從 5 到 4 到 3 到 2 一直壓到 1，才到 base case 返回，每個(gè)節(jié)點(diǎn)占用的空間復(fù)雜度是 O(1)，所以加起來總的空間復(fù)雜度就是 O(n).

我在上面????的視頻里也提到了，不懂的同學(xué)往上翻看視頻哦～

優(yōu)化算法

那我們就想了，為什么這么一個(gè)簡簡單單的運(yùn)算竟然要指數(shù)級的時(shí)間復(fù)雜度？到底是為什么讓時(shí)間如此之大。

那也不難看出來，在這棵 Recursion Tree 里，有太多的重復(fù)計(jì)算了。

比如一個(gè) F(2) 在這里都被計(jì)算了 3 次，F(3) 被計(jì)算了 2 次，每次還都要再重新算，這不就是狗熊掰棒子嗎，真的是一把辛酸淚。

那找到了原因之后，為了解決這種重復(fù)計(jì)算，計(jì)算機(jī)采用的方法其實(shí)和我們?nèi)祟愂且粯拥?#xff1a;記筆記。

對很多職業(yè)來說，比如醫(yī)生、律師、以及我們工程師，為什么越老經(jīng)驗(yàn)值錢？因?yàn)槲覀円姷枚喾e累的多，下次再遇到類似的問題時(shí)，能夠很快的給出解決方案，哪怕一時(shí)解決不了，也避免了一些盲目的試錯(cuò)，我們會站在過去的高度不斷進(jìn)步，而不是每次都從零開始。

回到優(yōu)化算法上來，那計(jì)算機(jī)如何記筆記呢？

我們要想求 F(n)，無非也就是要
記錄 F(0) ~ F(n-1) 的值，
那選取一個(gè)合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲就好了。

那這里很明顯了，可以用一個(gè)數(shù)組來存：

Index012345

F(n)	0	1	1	2	3	5

那有了這個(gè) cheat sheet，我們就可以從前到后得到結(jié)果了，這樣每一個(gè)點(diǎn)就只算了一遍，用一個(gè) for loop 就可以寫出來，代碼也非常簡單。

class?Solution?{public?int?fib(int?N)?{if?(N?==?0)?{return?0;}if?(N==?1)?{return?1;}int[]?notes?=?new?int[N+1];notes[0]?=?0;notes[1]?=?1;for(int?i?=?2;?i?<=?N;?i++)?{notes[i]?=?notes[i-1]?+?notes[i-2];}return?notes[N];} }

這個(gè)速度就是 100% 了～

但是我們可以看到，空間應(yīng)該還有優(yōu)化的余地。

那仔細(xì)想想，其實(shí)我們記筆記的時(shí)候需要記錄這么多嗎？需要從幼兒園到小學(xué)到初中到高中的筆記都留著嗎？

那其實(shí)每項(xiàng)的計(jì)算只取決于它前面的兩項(xiàng)，所以只用保留這兩個(gè)就好了。

那我們可以用一個(gè)長度為 2 的數(shù)組來計(jì)算，或者就用 2 個(gè)變量。

更新代碼：

class?Solution?{public?int?fib(int?N)?{int?a?=?0;int?b?=?1;if(N?==?0)?{return?a;}if(N?==?1)?{return?b;}for(int?i?=?2;?i?<=?N;?i++)?{int?tmp?=?a?+?b;a?=?b;b?=?tmp;}return?b;} }

這樣我們就把空間復(fù)雜度優(yōu)化到了 O(1)，時(shí)間復(fù)雜度和用數(shù)組記錄一樣都是 O(n).

這種方法其實(shí)就是動態(tài)規(guī)劃 Dynamic Programming，寫出來的代碼非常簡單。

那我們比較一下 Recursion 和 DP：

Recursion 是從大到小，層層分解，直到 base case 分解不了了再組合返回上去；
DP 是從小到大，記好筆記，不斷進(jìn)步。

也就是 Recursion + Cache = DP

如何記錄這個(gè)筆記，如何高效的記筆記，這是 DP 的難點(diǎn)。

有人說 DP 是拿空間換時(shí)間，但我不這么認(rèn)為，這道題就是一個(gè)很好的例證。

在用遞歸解題時(shí)，我們可以看到，空間是 O(n) 在棧上的，但是用 DP 我們可以把空間優(yōu)化到 O(1)，DP 可以做到時(shí)間空間的雙重優(yōu)化。

其實(shí)呢，斐波那契數(shù)列在現(xiàn)實(shí)生活中也有很多應(yīng)用。

比如在我司以及很多大公司里，每個(gè)任務(wù)要給分值，1分表示大概需要花1天時(shí)間完成，然后分值只有1，2，3，5，8這5種，（如果有大于8分的任務(wù)，就需要把它 break down 成8分以內(nèi)的，以便大家在兩周內(nèi)能完成。）
因?yàn)槿蝿?wù)是永遠(yuǎn)做不完的而每個(gè)人的時(shí)間是有限的，所以每次小組會開會，挑出最重要的任務(wù)讓大家來做，然后每個(gè)人根據(jù)自己的 available 的天數(shù)去 pick up 相應(yīng)的任務(wù)。

披著羊皮的狼

那有同學(xué)可能會想，這題這么簡單，這都 2020 年了，面試還會考么？

答：真的會。

只是不能以這么直白的方式給你了。

比如很有名的爬樓梯問題：

一個(gè) N 階的樓梯，每次能走一層或者兩層，問一共有多少種走法。

這個(gè)題這么想：

站在當(dāng)前位置，只能是從前一層，或者前兩層上來的，所以 f(n) = f(n-1) + f(n-2).

這題是我當(dāng)年面試時(shí)真實(shí)被問的，那時(shí)我還在寫 python，為了炫技，還用了lambda function:

f?=?lambda?n:?1?if?n?in?(1,?2)?else?f(n-1)?+?f(n-2)

遞歸的寫法時(shí)間復(fù)雜度太高，所以又寫了一個(gè) for loop 的版本

def?fib(n)a,?b?=?1,?1for?i?in?range(n-1):a,?b?=?b,?a+breturn?a?

然后還寫了個(gè) caching 的方法:

def?cache(f):memo?=?{}def?helper(x):if?x?not?in?memo:memo[x]?=?f(x)return?memo[x]return?helper @cache def?fibR(n):if?n==1?or?n==2:?return?1return?fibR(n-1)?+?fibR(n-2)

還順便和面試官聊了下 tail recursion:

tail recursion 尾遞歸：就是遞歸的這句話是整個(gè)方法的最后一句話。

那這個(gè)有什么特別之處呢？

尾遞歸的特點(diǎn)就是我們可以很容易的把它轉(zhuǎn)成 iterative 的寫法，當(dāng)然有些智能的編譯器會自動幫我們做了（不是說顯性的轉(zhuǎn)化，而是在運(yùn)行時(shí)按照 iterative 的方式去運(yùn)行，實(shí)際消耗的空間是 O(1)）

那為什么呢？

因?yàn)榛貋淼臅r(shí)候不需要 backtrack，遞歸這里就是最后一步了，不需要再往上一層返值。

def?fib(n,?a=0,?b=1):if?n==0:?return?aif?n==1:?return?breturn?fib(n-1,?b,?a+b)

最終，拿出了我的殺手锏：lambda and reduce

fibRe?=?lambda?n:?reduce(lambda?x,?n:?[x[1],?x[0]+x[1]],?range(n),?[0,?1])

看到面試官滿意的表情后，就開始繼續(xù)深入的聊了...

所以說，不要以為它簡單，同一道題可以用七八種方法來解，分析好每個(gè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，引申到你可以引申的地方，展示自己扎實(shí)的基本功，這場面試其實(shí)就是你 show off 的機(jī)會～lol

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的「递归」的正确打开方式，看不懂你打我~的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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