先说总结,这种方案总的来说就是机械化的强转,时间复杂度和空间复杂度没什么变化,唯二的优点可能是1. 不会爆栈,2. 节省了函数调用的开销
而且最终产出的代码效果不那么美观,比较冗长
思路是:当发生递归调用时,模拟函数调用的 压栈 。并处理 入参 和 返回值 和 记录返回到当前栈的时候该继续从哪里执行
以如下递归( leetcode爬楼梯 )为例
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def f(n):
if n < = 2 :
return n
return f(n - 1 ) + f(n - 2 )
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第一步:
将涉及到递归调用的,单独变成最简单的一行
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def f(n):
if n < = 2 :
return n
a = f(n - 1 )
b = f(n - 2 )
return a + b
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第二步:
我们需要模拟递归栈调用,当执行完递归回到当前栈的时候需要知道从哪里继续执行,所以需要一个flag标记,开始的时候为0,我们先手工标记一下,再后序转换的时候可以方便查看
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def f(n):
if n < = 2 :
return n
a = f(n - 1 )
# flag1
b = f(n - 2 )
# flag2
return a + b
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第三步:
构建解题模版
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def f_iter(n):
stack = []
# 入参,接收递归调用的(a,b), flag
base_frame = [ None , { 'a' : None , 'b' : None }, 0 ]
first_frame = [(n, 'a' ), {}, 0 ]
stack.append(base_frame)
stack.append(first_frame)
while len (stack) > 1 :
arg, local, flag = stack[ - 1 ]
arg, aorb = arg
if flag = = 0 :
pass
elif flag = = 1 :
pass
elif flag = = 2 :
pass
return stack[ 0 ][ - 2 ][ 'a' ]
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first_frame = [(n, 'a'), {}, 0] 注意此时接收函数返回的时候为什么是一个字典,并且调用参数的时候传参多了一个'a',因为函数被递归调用了两次,分别得到一个a和b, 所以在返回的时候需要知道返回是给a还是给b, 如果只递归调用了一次,那么就不需要带上'a',返回的时候也不用是字典了,最后整个函数执行完成之后,base_frame里面就是最终的答案
第四步:
填充骨架,记住两点就可以了
函数调用的时候,先将当前栈的flag修改(等再次执行到当前栈的时候知道从哪里继续执行)
发生 return 的时候 stack.pop 出栈后,将结果写入栈顶的结果字典
其他照抄就行
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def f_iter(n):
stack = []
# 入参,局部变量(a,b), flag
base_frame = [ None , { 'a' : None , 'b' : None }, 0 ]
first_frame = [(n, 'a' ), {}, 0 ]
stack.append(base_frame)
stack.append(first_frame)
while len (stack) > 1 :
arg, local, flag = stack[ - 1 ]
arg, aorb = arg
if flag = = 0 :
if arg < = 2 :
stack.pop()
stack[ - 1 ][ - 2 ][aorb] = arg
else :
stack[ - 1 ][ - 1 ] = 1
new_frame = [(arg - 1 , 'a' ), {}, 0 ]
stack.append(new_frame)
elif flag = = 1 :
stack[ - 1 ][ - 1 ] = 2
new_frame = [(arg - 2 , 'b' ), {}, 0 ]
stack.append(new_frame)
elif flag = = 2 :
a, b = local[ 'a' ], local[ 'b' ]
stack.pop()
stack[ - 1 ][ - 2 ][aorb] = a + b
return stack[ 0 ][ - 2 ][ 'a' ]
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完结,撒花:tada:
另外:有一些函数编程语言,能将所有的递归调用转化成尾调用(非尾递归),这样就不会发生爆栈的问题,但是目前流行的大多数语言都是没有这个功能的
附加练习
有兴趣可以自己按步骤试一试, 如有见解,欢迎探讨:clap:
二叉树中序遍历
递归版本
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class Node:
def __init__( self , val):
self .val = val
self .left = None
self .right = None
def list2tree(l):
if len (l) = = 1 :
return Node(l[ 0 ])
mid = ( len (l) - 1 ) >> 1
root = Node(l[mid])
root.left = list2tree(l[:mid])
root.right = list2tree(l[mid + 1 :])
return root
def inorder_recursive(root):
if not root:
return []
return inorder_recursive(root.left) + [root.val] + inorder_recursive(root.right)
l = list ( range ( 1 , 2 << 2 ))
tree = list2tree(l)
c = inorder_recursive(tree)
print (c)
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非递归版本
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class Node:
def __init__( self , val):
self .val = val
self .left = None
self .right = None
def list2tree(l):
stack = []
# (root, left_right), {'a':,'b':}, flag
base_frame = [ None , {}, 0 ]
first_frame = [(l, 'a' ), {}, 0 ]
stack.append(base_frame)
stack.append(first_frame)
while len (stack) > 1 :
cur = stack[ - 1 ]
arg, local, flag = cur
arg, aorb = arg
mid = ( len (arg) - 1 ) >> 1
if flag = = 0 :
if len (arg) = = 1 :
stack.pop()
stack[ - 1 ][ - 2 ][aorb] = Node(arg[ 0 ])
else :
stack[ - 1 ][ - 1 ] = 1
new_frame = [(arg[:mid], 'a' ), {}, 0 ]
stack.append(new_frame)
elif flag = = 1 :
stack[ - 1 ][ - 1 ] = 2
new_frame = [(arg[mid + 1 :], 'b' ),{}, 0 ]
stack.append(new_frame)
elif flag = = 2 :
left, right = local[ 'a' ], local[ 'b' ]
root = Node(arg[mid])
root.left = left
root.right = right
stack.pop()
stack[ - 1 ][ - 2 ][aorb] = root
return stack[ 0 ][ - 2 ][ 'a' ]
def inorder_recursive(root):
stack = []
base_frame = [ None , {}, 0 ]
first_frame = [(root, 'a' ), { 'a' : None , 'c' : None }, 0 ]
stack.append(base_frame)
stack.append(first_frame)
while len (stack) > 1 :
cur = stack[ - 1 ]
arg, local, flag = cur
arg, left_right = arg
if flag = = 0 :
if not arg:
stack.pop()
stack[ - 1 ][ - 2 ][left_right] = []
else :
stack[ - 1 ][ - 1 ] = 1
new_frame = [(arg.left, 'a' ), {}, 0 ]
stack.append(new_frame)
elif flag = = 1 :
stack[ - 1 ][ - 1 ] = 2
new_frame = [(arg.right, 'c' ), {}, 0 ]
stack.append(new_frame)
elif flag = = 2 :
b = [arg.val]
ret = local[ 'a' ] + b + local[ 'c' ]
stack.pop()
stack[ - 1 ][ - 2 ][left_right] = ret
return stack[ 0 ][ - 2 ][ 'a' ]
l = list ( range ( 1 , 2 << 2 ))
tree = list2tree(l)
c = inorder_recursive(tree)
print (c)
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原文链接:https://www.tuicool.com/articles/nIFjqqj