Зачем нужна рекурсия в с

Зачем нужна рекурсия в с

Рекурсивные функции — это функции, которые вызывают сами себя. Такие функции довольно часто используются для обхода различных представлений. Например, если нам надо найти определенный файл в папке, то мы сначала смотрим все файлы в этой папке, затем смотрим все ее подпак

Например, определим вычисление факториала в виде рекурсивной функции:

#include unsigned long long factorial(unsigned); int main() < unsigned n ; auto result < factorial(n)>; std::cout unsigned long long factorial(unsigned n) < if(n >1) return n * factorial(n-1); return 1; >

В функции factorial задано условие, что если число n больше 1, то это число умножается на результат этой же функции, в которую в качестве параметра передается число n-1. То есть происходит рекурсивный спуск. И так далее, пока не дойдем того момента, когда значение параметра не будет равно 1. В этом случае функция возвратит 1.

Рекурсивная функция обязательно должна иметь некоторый базовый вариант, который использует оператор return и к которому сходится выполнение остальных вызовов этой функции. В случае с факториалом базовый вариант представлен ситуацией, при которой n = 1. В этом случае сработает инструкция return 1; .

Например, при вызове factorial(5) получится следующая цепь вызовов:

1. 5 * factorial(4)
2. 5 * 4 * factorial(3)
3. 5 * 4 * 3 * factorial(2)
4. 5 * 4 * 3 * 2 * factorial(1)
5. 5 * 4 * 3 * 2 * 1

Другим распространенным показательным примером рекурсивной функции служит функция, вычисляющая числа Фиббоначчи. n-й член последовательности чисел Фибоначчи определяется по формуле: f(n)=f(n-1) + f(n-2), причем f(0)=0, а f(1)=1. Значения f(0)=0 и f(1)=1, таким образом, определяют базовые варианты для данной функции:

#include unsigned long long fib(unsigned); int main() < for(unsigned i<>; i < 10; i++) < auto n = fib(i); std::cout std::cout unsigned long long fib(unsigned n)

Результат работы программы — вывод 10 чисел из последовательности Фиббоначчи на консоль:

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34

В примерах выше функция напрямую вызывала саму себя. Но рекурсивный вызов функции также может быть косвенным. Например, функция fun1() вызывает другую функцию fun2(), которая, в свою очередь, вызывает fun1(). В этом случае функции fun1() и fun2() также называются взаимно рекурсивными функциями.

Стоит отметить, что нередко рекурсивные функции можно представить в виде циклов. Например, для вычисления факториала вместо рекурсии используем цикл:

#include unsigned long long factorial(unsigned); int main() < unsigned n ; std::cout unsigned long long factorial(unsigned n) < unsigned long long result; for(unsigned i; i return result; >

И нередко циклические конструкции более эффективны, чем рексурсия. Например, если функция вызывает себя тысячи раз, потребуется большой объем стековой памяти для хранения копий значений аргументов и адреса возврата для каждого вызова, что может привести к тому, что программа быстро исчерпает выделенную для нее память стека, поскольку объем памяти стека обычно фиксирован и ограничен. что может привести к аварийному завершению программы. Поэтому в таких случаях, как правило, лучше использовать альтернативные подходы, например цикл. Однако, несмотря на накладные расходы, использование рекурсии часто может значительно упростить написание программы.

Рекурсия. Беглый взгляд

Ниже речь пойдёт о старушке рекурсии, которую неплохо бы представлять, понимать и применять.

Примечание: Данная небольшая статья написана для беглого ознакомления с рекурсией, некоторыми примерами её применения и опасностями.

Определение

Для начала стоит сказать, что рекурсия относится не только к программированию. Рекурсия — это общее понятие, которое может быть присуще чему угодно и встречаться в повседневной жизни, но больше всего она распространена в информатике и математике. Для программистов же умение применять рекурсию — большой плюс в коллекцию полезных навыков.

Самая большая глупость — это делать то же самое и надеяться на другой результат.

Под рекурсией понимают процесс повторения элементов самоподобным образом. Объект обладает рекурсией, если он является частью самого себя.

Частным случаем рекурсии является хвостовая рекурсия. Если любой рекурсивный вызов является последней операцией перед возвратом из функции, то это оно.

Некоторые примеры

Рекурсию надо бы понять, а определение для этого подходит хуже, чем наглядные примеры. Для лучшего понимания, конечно, всё же следует прочитать определение, посмотреть на пример, снова прочитать определение и снова посмотреть на пример… Повторять, пока не придёт осознание.

Отличный пример вы можете найти тут.

Самое известное программисту применение рекурсии — задачи на вычисление чисел Фибоначчи или факториала. Давайте покажем, как это реализовать на языке C:

int fib(int n)

Можно показать, как это выглядело бы на Prolog

fib(1,1):-!. fib(2,1):-!. fib(N,R):- N1 is N-1, fib(N1, R1), N2 is N-2, fib(N2, R2), R is R1 + R2.

Тут же стоит отметить, что декларативная парадигма, в частности парадигма логического программирования, намного лучше позволяет понять рекурсию, так как там это обычное дело.

Вычисление факториала. Пример хвостовой рекурсии

int factorial_rec(int n, int res) < if (n == 0) return res; return factorial_rec(n - 1, res * n); >int factorial(int n)

Ещё один опасный и интересный пример

Fork-бомба
Примечание: Рекурсивное создание процессов крайне быстро (из-за экспоненциального роста их количества) заполняет таблицу процессов, что достаточно опасно для системы.

 #include int main()

Reboot кнопкой после такого делать немного не приятно.

Для математика первой ассоциацией, скорее всего, будет фрактал. Фракталы прекрасны и приятно для глаза показывают свойства самоподобия.

Самые известные фракталы:

Кривая (снежинка) Коха
Треугольник Серпинского

Дерево Пифагора

Ну и в повседневной жизни классическим примером являются два зеркала, поставленных друг напротив друга.

Углубимся глубже

Проста ли рекурсия? Однозначно нет. На вид кажется, что всё просто, однако рекурсия таит в себе опасности (А иногда она просто не понятна).

Вернёмся к примеру с вычислением чисел Фибоначчи. Сразу заметим, что возвращаемым результатом функции является вызов этой же функции, а если быть точнее, то сумма результатов вызова двух функций (именно поэтому рекурсия не хвостовая). Становится понятно, что второй вызов не произойдёт, пока не завершится первый (в котором также будет вызов двух функций). Тут же пытливый ум заметит, что из рекурсивной функции должен существовать «нормальный» выход, без самовызова, иначе мы познакомимся с переполнением стека вызовов — это один из ключевых моментов, который стоит держать в голове при работе с функциями вызывающими сами себя.

Заметим, что дерево вызовов получится большим, но максимальное количество вызовов в стеке будет заметно меньше (N-1 при N > 2, соответственно).

Пример дерева вызовов для числа 6

Рекурсивные алгоритмы довольно-таки часто встречаются при работе с деревьями, сортировками и задачами на графах. Так что, чтобы лучше вникнуть нужна практика и для этого не плохо подходит вышеупомянутое (в частности, бинарные или общие деревья. Их реализация не так сложна, а опыт работы с рекурсией получится не плохой).

Помимо этого хотелось бы упомянуть Ханойские башни, которые также отлично подойдут для ознакомления с рекурсивными задачами. На Хабре также был отличный разбор этой игры.

Для полноты картины обязательно надо упомянуть о борьбе с рекурсией.

Зачем же с ней бороться?

Повышается производительность. Но это не значит, что с ней просто необходимо бороться, ведь применение рекурсии очевиднее, проще и приятнее, чем итерационные варианты.

Под силу ли побороть любую рекурсию?

Однозначно да. Любой рекурсивный алгоритм можно переписать без использования рекурсии, а хвостовую рекурсию же очень легко перевести на итерацию (чем и занимаются некоторые компиляторы для оптимизации). Это также относится и к итерационным алгоритмам.

Самый известный способ — это использование стека. Здесь подробнее, для интересующихся.

Заключение

Спасибо за прочтение статьи. Надеюсь, что большинство не знакомых с рекурсией получили базовое представление о ней, а от знающих людей, конечно, хочется услышать дополнения и замечания в комментариях. Не бойтесь рекурсии и не переполняйте стек!

UPD: Добавлен корректный пример хвостовой рекурсии.

Рекурсия — Python: Функции

В этом уроке мы узнаем, что такое рекурсия, зачем она нужна и чем отличается рекурсия в математике и в языках программирования. Еще мы разберем условие завершения рекурсии и обсудим, какие виды рекурсии существуют.

Что такое рекурсия

Рекурсия в программировании — это возможность дать определение функции, используя в процессе саму определяемую функцию. В математике многие функции определены именно таким образом, поэтому и большинство языков программирования используют этот подход.

Это работает и в Python. Обычно в определении функции можно использовать только определения, которые дали ранее. Но есть одно исключение — функция в своем теле может вызывать себя. Выглядит это так:

def factorial(n): if n  0: return 1 return n * factorial(n - 1) 

Интерактивный пример: https://replit.com/@hexlet/python-functions-recursion-factorial#main.py

Эта функция вычисляет факториал числа n через умножение числа на факториал числа n — 1 .

Условие завершения рекурсии

В примере выше используется условие, которое прекращает рекурсию. Если в этой функции убрать условие, которое проверяет аргумент на неотрицательность, то первый же вызов этой функции заставит программу зациклиться — функция продолжит вызывать себя постоянно.

В определениях рекурсивных функций практически всегда есть подобное условие. Оно позволяет вычислению пойти по одной из веток:

• По рекурсивной — в этой ветке произойдет вызов себя
• По терминальной — закончит вычисление и вернет результат

Какой-то из аргументов рекурсивной функции должен обязательно убывать. В качестве убывания может быть:

• Уменьшение счетчика
• Отбрасывание головы списка при движении к его хвосту
• Вызов себя для части исходной структуры при обработке древовидных структур данных

Чтобы понять, что программа не зациклится, используют метод «пристального взгляда» и тесты. Особенно важно проверять срабатывание условия завершения рекурсии.

Переполнение стека

В большинстве программ, написанных на поддерживающих вызов функции языках, этот вызов устроен так: перед вызовом функции текущее место в программе запоминается в стеке. А когда функция возвращает результат, то соответствующий элемент стека отбрасывается.

Стек (stack) — это абстрактный тип данных, который похож на стопку монет. Монета, которую положили последней, будет снята первой. И при снятии монет порядок получается обратным порядку складывания.

В этом же стеке сохраняются значения аргументов функции, а иногда и другая служебная информация. При этом память, которая выделяется для стека при запуске программы, конечна и ограничена.

Если функция будет вызывать себя постоянно и не возвращать результат, то память в итоге закончится. Когда заканчивается память, выделенная для стека вызовов, стек переполняется.

В итоге мы не сможем посчитать факториал для достаточно больших чисел с помощью рекурсивной функции. Но сможем посчитать с помощью итеративной — написанной с использованием циклов и переменных.

Так выглядит переполнение стека при подсчете факториала:

factorial(1000) # Traceback (most recent call last): # File "", line 1, in # File "", line 4, in factorial # File "", line 4, in factorial # File "", line 4, in factorial # [Previous line repeated 995 more times] # File "", line 2, in factorial # RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison 

Сообщение говорит, что превышена максимальная глубина рекурсии. Глубиной рекурсии называется количество последовательных вызовов себя без возврата значения. В Python максимальная длина искусственно ограничена, потому что проще считать количество вызовов, чем предсказывать окончание памяти.

Зачем нужна рекурсия

Некоторые алгоритмы реализуются проще, если использовать именно рекурсию, а не циклы. Часто такие алгоритмы работают с рекурсивными структурами данных — деревьями, «словарями словарей словарей» и подобными. При реализации таких алгоритмов нужно помнить, что память для стека конечна. При этом обычно конечны и сами обрабатываемые структуры данных, поэтому отказываться полностью от рекурсии не стоит.

Виды рекурсии

Рекурсии можно разделить на два вида по тому, как они себя вызывают:

• Прямая — когда функция вызывает себя
• Косвенная — когда одна функция внутри себя вызывает другую функцию, которая когда-то вызовет первую

Так же рекурсии можно разделить по количеству рекурсивных вызовов:

• Линейная — когда при вычислении результата функции функция вызывает себя один раз, как в примере с factorial . Уточним, что «один раз» — это не про общее количество вызовов функции в теле. Речь идет о количестве вызовов, результаты которых нужны для одного общего вычисления
• Каскадная — когда функция вызывает себя несколько раз

Рассмотрим подробнее линейную и каскадную рекурсию.

Пример линейной рекурсии

Если рекурсия в функции проверяет Гипотезу Коллатца , она считается линейной:

def collatz(n): if n == 1: return True if n % 2 == 0: return collatz(n // 2) return collatz(n * 3 + 1) 

Интерактивный пример: https://replit.com/@hexlet/python-functions-recursion-collatz#main.py

Здесь в теле функции есть два рекурсивных вызова, но в каждом заходе используется только один.

Еще один пример использования линейной рекурсии — обход коллекций. Для этого можно рекурсивно представить коллекцию как:

• Начало (голову)
• Остальную часть коллекции (хвост)

Дальше хвост также можно разложить на голову и новый хвост. И так до тех пор, пока не останется голова и пустой хвост:

 [1, [2, 3]] -> [1, [2, [3]]] -> [1, [2, [3, []]]] 

При рекурсивной обработке коллекции мы будем обходить коллекцию и дробить старый хвост на новую голову и новый хвост на каждой итерации. Так мы делаем до тех пор, пока не получим пустой хвост — то есть конец коллекции:

# Функция рекурсивно обходит список, суммируя числа из него def sum(array): # Мы можем использовать оператор упаковки для записи в хвост остальной части списка head, *tail = array if not tail: return head return head + sum(tail) 

Пример каскадной рекурсии

Если рекурсия в функции вычисляет очередное Число Фибоначчи , она называется каскадной:

def fibonacci(n): if n  2: return 1 return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) 

Интерактивный пример: https://replit.com/@hexlet/python-functions-recursion-fibonacci#main.py

Здесь функция всегда вызывает себя два раза. Сначала будет два вызова, которые превратятся в четыре — два раза по два вызова. Затем в восемь — количество вызовов растет каскадно.

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

• 130 курсов, 2000+ часов теории
• 1000 практических заданий в браузере
• 360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях:

Как работает рекурсия – объяснение в блок-схемах и видео

Представляю вашему вниманию перевод статьи Beau Carnes How Recursion Works — explained with flowcharts and a video.

«Для того чтобы понять рекурсию, надо сначала понять рекурсию»

Рекурсию порой сложно понять, особенно новичкам в программировании. Если говорить просто, то рекурсия – это функция, которая сама вызывает себя. Но давайте попробую объяснить на примере.

Представьте, что вы пытаетесь открыть дверь в спальню, а она закрыта. Ваш трехлетний сынок появляется из-за угла и говорит, что единственный ключ спрятан в коробке. Вы опаздываете на работу и Вам действительно нужно попасть в комнату и взять вашу рубашку.

Вы открываете коробку только чтобы найти… еще больше коробок. Коробки внутри коробок и вы не знаете, в какой из них Ваш ключ. Вам срочно нужна рубашка, так что вам надо придумать хороший алгоритм и найти ключ.

Есть два основных подхода в создании алгоритма для решения данной проблемы: итеративный и рекурсивный. Вот блок-схемы этих подходов:

Какой подход для Вас проще?

В первом подходе используется цикл while. Т.е. пока стопка коробок полная, хватай следующую коробку и смотри внутрь нее. Ниже немного псевдокода на Javascript, который отражает то, что происходит (Псевдокод написан как код, но больше похожий на человеческий язык).

function look_for_key(main_box) < let pile = main_box.make_a_pile_to_look_through(); while (pile is not empty) < box = pile.grab_a_box(); for (item in box) < if (item.is_a_box()) < pile.append(item) >else if (item.is_a_key()) < console.log("found the key!") >> > >

В другом подходе используется рекурсия. Помните, рекурсия – это когда функция вызывает саму себя. Вот второй вариант в псевдокоде:

function look_for_key(box) < for (item in box) < if (item.is_a_box()) < look_for_key(item); >else if (item.is_a_key()) < console.log("found the key!") >> >

Оба подхода выполняют одно и тоже. Основный смысл в использовании рекурсивного подхода в том, что однажды поняв, вы сможете легко его читать. В действительности нет никакого выигрыша в производительности от использования рекурсии. Порой итеративный подход с циклами будет работать быстрее, но простота рекурсии иногда предпочтительнее.

Поскольку рекурсия используется во многих алгоритмах, очень важно понять как она работает. Если рекурсия до сих пор не кажется Вам простой, не беспокойтесь: Я собираюсь пройтись еще по нескольким примерам.

Граничный и рекурсивный случай

То, что Вам необходимо принять во внимание при написании рекурсивной функции – это бесконечный цикл, т.е. когда функция вызывает саму себя… и никогда не может остановиться.
Допустим, Вы хотите написать функцию подсчета. Вы можете написать ее рекурсивно на Javascript, к примеру:

// WARNING: This function contains an infinite loop! function countdown(i) < console.log(i) countdown(i - 1) >countdown(5); // This is the initial call to the function.

Эта функция будет считать до бесконечности. Так что, если Вы вдруг запустили код с бесконечным циклом, остановите его сочетанием клавиш «Ctrl-C». (Или, работая к примеру в CodePen, это можно сделать, добавив “?turn_off_js=true” в конце URL.)

Рекурсивная функция всегда должна знать, когда ей нужно остановиться. В рекурсивной функции всегда есть два случая: рекурсивный и граничный случаи. Рекурсивный случай – когда функция вызывает саму себя, а граничный – когда функция перестает себя вызывать. Наличие граничного случая и предотвращает зацикливание.

И снова функция подсчета, только уже с граничным случаем:

function countdown(i) < console.log(i) if (i else < // recursive case countdown(i - 1) >> countdown(5); // This is the initial call to the function.

То, что происходит в этой функции может и не быть абсолютно очевидным. Я поясню, что произойдет, когда вы вызовете функцию и передадите в нее цифру 5.

Сначала мы выведем цифру 5, используя команду Console.Log. Т.к. 5 не меньше или равно 1, то мы перейдем в блок else. Здесь мы снова вызовем функцию и передадим в нее цифру 4 (т.к. 5 – 1 = 4).

Мы выведем цифру 4. И снова i не меньше или равно 1, так что мы переходим в блок else и передаем цифру 3. Это продолжается, пока i не станет равным 1. И когда это случится мы выведем в консоль 1 и i станет меньше или равно 1. Наконец мы зайдем в блок с ключевым словом return и выйдем из функции.

Стек вызовов

Рекурсивные функции используют так называемый «Стек вызовов». Когда программа вызывает функцию, функция отправляется на верх стека вызовов. Это похоже на стопку книг, вы добавляете одну вещь за одни раз. Затем, когда вы готовы снять что-то обратно, вы всегда снимаете верхний элемент.

Я продемонстрирую Вам стек вызовов в действии, используя функцию подсчета факториала. Factorial(5) пишется как 5! и рассчитывается как 5! = 5*4*3*2*1. Вот рекурсивная функция для подсчета факториала числа:

function fact(x) < if (x == 1) < return 1; >else < return x * fact(x-1); >> 

Теперь, давайте посмотрим что же происходит, когда вы вызываете fact(3). Ниже приведена иллюстрация в которой шаг за шагом показано, что происходит в стеке. Самая верхняя коробка в стеке говорит Вам, что вызывать функции fact, на которой вы остановились в данный момент:

Заметили, как каждое обращение к функции fact содержит свою собственную копию x. Это очень важное условие для работы рекурсии. Вы не можете получить доступ к другой копии функции от x.

Нашли уже ключ?

Давайте кратенько вернемся к первоначальному примеру поиска ключа в коробках. Помните, что первым был итеративный подход с использованием циклов? Согласно этому подходу Вы создаете стопку коробок для поиска, поэтому всегда знаете в каких коробках вы еще не искали.

Но в рекурсивном подходе нет стопки. Так как тогда алгоритм понимает в какой коробке следует искать? Ответ: «Стопка коробок» сохраняется в стеке. Формируется стек из наполовину выполненных обращений к функции, каждое из которых содержит свой наполовину выполненный список из коробок для просмотра. Стек следит за стопкой коробок для Вас!

И так, спасибо рекурсии, Вы наконец смогли найти свой ключ и взять рубашку!

Вы также можете посмотреть мое пятиминутное видео про рекурсию. Оно должно усилить понимание, приведенных здесь концепций.

Заключение от автора

Надеюсь, что статья внесла немного больше ясности в Ваше понимание рекурсии в программировании. Основой для статьи послужил урок в моем новом видео курсе от Manning Publications под названием «Algorithms in Motion». И курс и статься написаны по замечательной книге «Grokking Algorithms», автором которой является Adit Bhargava, кем и были нарисованы все эти замечательные иллюстрации.

И наконец, чтобы действительно закрепить свои знания о рекурсии, Вы должны прочитать эту статью, как минимум, еще раз.

От себя хочу добавить, что с интересом наблюдаю за статьями и видеоуроками Beau Carnes, и надеюсь что Вам тоже понравилась статья и в особенности эти действительно замечательные иллюстрации из книги A. Bhargav «Grokking Algorithms».

• рекурсия
• алгоритмы
• обучение программированию
• образование
• javascript
• перевод