编码面试的递归备忘单
原文：https://www.techinterviewhandbook.org/algorithms/recursion/
简介
递归是一种解决计算问题的方法，其解决方案依赖于同一问题的较小实例的解决方案。
所有递归函数都包含两个部分:
- 定义了一个基本情况(或多个情况),它定义了递归何时停止——否则它将永远继续下去！
- 将问题分解成更小的子问题，并调用递归调用
递归最常见的例子之一是斐波那契数列。
- 基本情况:
fib(0) = 0和fib(1) = 1 - 递归关系:
fib(i) = fib(i-1) + fib(i-2)
def fib(n): if n <= 1: return n return fib(n - 1) + fib(n - 2)
许多与编码面试相关的算法大量使用了递归——二分搜索法、合并排序、树遍历、深度优先搜索等。在本文中，我们关注的是使用递归但不属于其他众所周知的算法的问题。
学习资源
面试时要注意的事情
- 永远记住总是定义一个基本情况，这样你的递归就会结束。
- 递归对于排列很有用，因为它生成所有的组合和基于树的问题。你应该知道如何生成一个序列的所有排列，以及如何处理重复。
- 递归隐式使用堆栈。因此，所有的递归方法都可以使用堆栈进行迭代重写。当心递归层次太深导致堆栈溢出的情况(Python 中的默认限制是 1000)。向面试官指出这一点可能会给你加分。递归永远不会是 O(1)空间复杂度，因为涉及到堆栈，除非有尾调用优化 (TCO)。了解您选择的语言是否支持 TCO。
- 基本案例的数量——在上面的斐波纳契例子中，注意我们的一个递归调用调用了
fib(n - 2)。这表明您应该定义 2 个基本用例，以便您的代码覆盖输入范围内所有可能的函数调用。如果你的递归函数只调用了fn(n - 1)，那么只需要一个基本用例
拐角情况
n = 0n = 1- 确保您有足够的基本案例来涵盖递归函数的所有可能调用
技巧
记忆
在某些情况下，您可能正在计算先前计算的输入的结果。让我们再来看看斐波那契的例子。fib(5)调用fib(4)和fib(3)，fib(4)调用fib(3)和fib(2)。fib(3)被叫了两次！如果fib(3)的值被记忆并再次使用，这大大提高了算法的效率，并且时间复杂度变为 O(n)。
基本问题
如果你在学习这个话题，这些是需要练习的基本问题。
推荐练习题
这些是在你为题目学习并练习了基本问题后推荐练习的问题。
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