容易便捷的迭代与递归

递归和迭代

学习技术之路还有很长的路要走

首先，我们查询百度百科的定义.

是指由功能，过程，子例程直接或间接在运行的程序中调用自身引起的重入现象. 在计算机编程中，递归指的是一个过程: 一个函数不断地对其自身进行引用，直到知道所引用的对象为止.

重复反馈过程的活动通常旨在达到所需的目标或结果. 该过程的每次迭代都称为“迭代”，并且每次迭代的结果都将用作下一次迭代的初始值.

感谢您的定义，这令人头痛吗？阅读后，它看起来似乎可以理解但不是很容易理解吗？

接下来，让我们一起了解递归和迭代.

递归图片

递归:

从问题开始，即从顶层开始，深入最简单的问题（底层解决方案），获得答案，如果完成，则提交，如果尚未完成，请返回再次使用上一层，使用底层解决上层问题，然后逐层返回顶层.

它既关注当前状态，也关注先前的状态，并且不知道其将来的状态是否正在运行，但是必须返回到先前的状态.

示例: 给数字100，然后从1到100求和.

如果您想递归解决问题:

static int recursion(int n){
if(n==1){
//递归出口
return 1;
}else{
return n+recursion(n-1);
}
}
斐波那契数列：

static int recursion（int i）{

if（i == 1 || i == 2）{

返回1；

}

其他{

返回递归（i-1）+递归（i-2）;

//第三项等于最后两项的总和

}

}

有无数经典的递归算法，例如各种二叉树方法. 虽然它可以减少代码量，但它也带给人们找到退出的乐趣递归和迭代的区别，但是它也占用了大量内存，并且还会导致运行时间增加. 较差的递归算法对计算机造成的后果更加困难.

阅读递归后，您渴望看到迭代吗？

Jacobi迭代算法

迭代:

从最简单的问题开始，形成答案后，比较需求是否已完全迭代，如果没有，则继续迭代直到找到解决方案. 在此过程中，有一个新的解决方案可以覆盖旧的解决方案. 直接覆盖意味着它仅关注当前状态，而不返回或影响先前或将来的状态. 它只会产生当前结果，并返回最终结果，直到迭代结束.

插图:

欧几里得算法（a和b的最大公约数= a和mod b的最大公约数）:

/ *旋转相分方法* /

public static int gcd_2（int a，int b）{

如果（a <0 ||="" b=""><0） *防止错误*="">

返回0；

int temp;

/ * b始终代表较小的数字，如果不是，则交换a，b的值* /

同时（b> 0）{

temp = a％b;

a = b;

b =温度；

}

返回a;

}

斐波纳契数列:

/ *斐波那契数列* /

public static int fibonacci（int n）{

如果（n <>

返回0；

if（n == 1 || n == 2）/ *特殊值不迭代* /

返回1；

int f1 = 1，f2 = 1，fn = 0； / *迭代变量* /

int i;

for（i = 3; i <= n;="" i="" ++）{/="" *使用i的值限制迭代次数*="">

fn = f1 + f2;

f1 = f2; // f1和f2向前迭代递归和迭代的区别，其中f2在f1前面

f2 = fn;

}

返回fn;

}

摘要:

两者之间的区别在于您自称自己并用新的替换旧的. 也可以说这没有什么区别，因为根本没有人. 现在，两者的主要概念不在同一个领域，而第二个也有部分相交，都是为了找到出口并获得解决方案.

递归: 给自己打电话，一步一步地找到出口，而出口可能不是解决方案.

迭代: 用新的替换旧的，导出必须是解决方案.

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