数据结构:递归的种类(Types of Recursion)

发布于:2025-06-04 ⋅ 阅读:(23) ⋅ 点赞:(0)

目录

尾递归(Tail Recursion)

什么是 Loop(循环)?

 复杂度分析

 头递归(Head Recursion)

 树形递归(Tree Recursion)

线性递归(Linear Recursion)

递归调用树(fun(3))

栈帧变化

复杂度分析

 间接递归(Indirect Recursion)

复杂度分析 

嵌套递归(Nested Recursion)

递归调用树 


尾递归(Tail Recursion)

尾递归是递归函数的一种特殊形式:

一个函数在递归调用之后,不再做任何额外的操作,而是“直接返回”这个递归调用的结果。

也就是说,递归调用是函数中的最后一步,没有其他计算或操作跟在它后面。

void fun(int x)
{
	if(x > 0)
	{
		printf("%d", x);
		fun(x - 1);
	}
}

分析:

  • printf("%d", x); 是当前函数的最后一个非递归操作。

  • fun(x - 1); 是函数体中最后一个执行的动作,它后面没有其它操作。

  • 调用的返回值也没有被用在任何表达式中,比如赋值、加法等。

 ✅所以这是尾递归。

在尾递归中,当前函数的调用栈帧不需要保存,因为没有额外操作依赖返回值,编译器甚至可以优化为循环(loop),提高效率。 

void fun(int n)
{
	if(n > 0)
	{
		printf("%d", n);
		fun(n - 1) + n;
	}
}

分析:

  • 这里虽然 fun(n - 1) 是递归调用,但它不是函数体中的最后操作。

  • 还有一个 + n —— 表示你需要获取 fun(n - 1) 的返回值后,再与 n 相加。

  • 这意味着 当前栈帧必须保留,等待子调用返回后进行加法操作。

❌ 所以这不是尾递归。

什么是 Loop(循环)?

Loop(循环) 是程序中一种重复执行代码的结构。
常见的 C++ 循环有:

  • for 循环:已知循环次数

  • while 循环:满足条件就循环

  • do...while:至少执行一次

将递归转化为 循环

void fun_loop(int x)
{
	while(x > 0)
	{
		printf("%d", x);
		x--;
	}
}

转化步骤说明:

  1. x 看作循环变量;

  2. fun(x - 1);x--;

  3. if (x > 0) → 变成 while(x > 0);

  4. 保持 printf 逻辑不变;

🎯 核心联系:

  • 所有尾递归都可以被转换为循环(Loop);

  • 但非尾递归不一定能直接转换为 Loop(可能需要用栈模拟)。

 复杂度分析

时间复杂度分析

无论是递归版本还是循环版本,printf 一次就是常数时间 O(1),每次都打印一个数字。

递归版本:

  • x = n 时,会调用 fun(n), fun(n-1), ..., fun(1),共 n 次。

  • 每次调用只做一次 printf,没有重复计算。

✅ 时间复杂度:O(n)

 循环版本:

同样执行 nprintf,逻辑完全等价于递归。

✅ 时间复杂度:O(n)

空间复杂度分析

递归版本:

  • 每一次函数调用,都会占用一层调用栈帧。

  • 所以 fun(5) 会占用 5 层栈空间。

  • 栈大小是受语言/平台限制的,过多递归可能导致 栈溢出(stack overflow)。

❌ 空间复杂度:O(n)(用于递归栈)

循环版本:

  • 不存在函数嵌套调用,变量 x 是一个普通变量。

  • 不会占用额外栈帧。

✅ 空间复杂度:O(1)(常量空间)


 头递归(Head Recursion)

头递归(Head Recursion) 是指:

函数中 先调用自己,再执行其他操作 的递归形式。

💡 特点:

  • 函数体中,递归调用在最前面。

  • 所有的动作都发生在“返回之后”。

  • 结构上与“尾递归”相反,先深入到底,再回溯处理”。

void fun(int n)
{
	if(n > 0)
	{
		fun(n - 1);
		printf("%d", n);
	}
}

调用流程:

fun(3)
└── fun(2)
    └── fun(1)
        └── fun(0) → 终止

然后开始回溯:

  • 尾递归:打印从 3 → 2 → 1(调用时就执行)

  • 头递归:打印从 1 → 2 → 3(回溯时执行)

将头递归转换为循环 

void fun(int n)
{
    int i = 1;
    while(i<=n)
    {
        printf("%d",i);
        i++;
    }
}

 树形递归(Tree Recursion)

树形递归是指函数在每次调用时,会递归地调用自己 两次或更多次,从而形成一个“树状”结构的调用图。

📌 特征:

  • 每个递归分支会继续递归产生更多子分支。

  • 递归调用数量呈指数级增长。

  • 典型例子是斐波那契数列、全排列、子集生成、分治算法等。

线性递归(Linear Recursion)

线性递归是指函数在每次调用时,只进行一次递归调用,然后再进行其他操作。

📌 特征:

  • 递归过程是一条“直线”,只有一条路径向下。

  • 每一层只调用下一层一次。

  • 常见于计数、求和、遍历等线性结构。

void fun(int n)
{
	if(n > 0)
	{
		printf("%d", n);
		fun(n - 1);
		fun(n - 1);
	}
}

递归调用树(fun(3))

                          fun(3)
                         /      \
              printf(3)         printf(3)
                    fun(2)                 fun(2)
                 /       \             /       \
        printf(2)       printf(2)  printf(2)   printf(2)
            fun(1)      fun(1)     fun(1)      fun(1)
           /     \     /     \    /     \     /     \
   printf(1) printf(1) ...   ...  ...   ...  ...   ...
      fun(0) fun(0)   fun(0) fun(0) fun(0) fun(0) fun(0) fun(0)
                                  fun(3)
                                /        \
                         fun(2)          fun(2)
                        /     \          /     \
                   fun(1)   fun(1)   fun(1)   fun(1)
                  /   \     /   \    /   \    /   \
              fun(0) fun(0) fun(0) fun(0) fun(0) fun(0) fun(0) fun(0)

每个 fun(n) 节点都对应一次:printf(n)

栈帧变化

我们使用“压栈(调用)”和“弹栈(返回)”来标记栈帧变化。

⬇️ 调用开始:main()fun(3)

+------------------------+
| fun(n=3) 的栈帧        |
+------------------------+
| main() 的栈帧          |
+------------------------+

打印:3

⬇️ fun(3) 调用 fun(2)

+------------------------+
| fun(n=2) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=3) 的栈帧        |
+------------------------+
| main() 的栈帧          |
+------------------------+

打印:2

⬇️ fun(2) 调用 fun(1)

+------------------------+
| fun(n=1) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=2) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=3) 的栈帧        |
+------------------------+
| main() 的栈帧          |
+------------------------+

打印:1

⬇️ fun(1) 调用 fun(0)

+------------------------+
| fun(n=0) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=1) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=2) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=3) 的栈帧        |
+------------------------+
| main() 的栈帧          |
+------------------------+

n == 0,返回,弹出 fun(0) 栈帧:

+------------------------+
| fun(n=1) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=2) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=3) 的栈帧        |
+------------------------+
| main() 的栈帧          |
+------------------------+

⬇️ fun(1) 再调用第二个 fun(0)

+------------------------+
| fun(n=0) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=1) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=2) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=3) 的栈帧        |
+------------------------+
| main() 的栈帧          |
+------------------------+

返回,弹出 fun(0):

+------------------------+
| fun(n=1) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=2) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=3) 的栈帧        |
+------------------------+
| main() 的栈帧          |
+------------------------+

fun(1) 完成,弹出:

+------------------------+
| fun(n=2) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=3) 的栈帧        |
+------------------------+
| main() 的栈帧          |
+------------------------+

⬇️ fun(2) 现在调用第二个 fun(1)(结构一样)

⬇️ fun(3) 现在调用第二个 fun(2)

调用 fun(2) → fun(1) → fun(0) → fun(0) → 返回

+------------------------+
| fun(n=2) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=3) 的栈帧        |
+------------------------+
| main() 的栈帧          |
+------------------------+

 进入 fun(1),打印 1,两次 fun(0),弹栈

 再次 fun(1),打印 1,两次 fun(0),弹栈

 完成所有调用,弹出所有栈帧。

最终输出顺序:3 2 1 1 2 1 1

复杂度分析

时间复杂度分析:递归调用树逐层计数 

调用树节点数量(按层)

层数(Level) 调用的是 fun(x) 节点个数
第 0 层 fun(3) 1
第 1 层 fun(2) 2
第 2 层 fun(1) 4
第 3 层 fun(0) 8(终止)

 总调用次数 = 每个 fun(n) 的数量 = 1 + 2 + 4 + 8 = 15

这是一个 等比数列求和:

n = 3 时:

T(3)=2^4−1=15

当 n 变大时,忽略常数与低阶项:时间复杂度:T(n) = O(2^n) 

 空间复杂度分析:根据栈深度(调用路径)分析

空间复杂度 = 递归过程中 最大栈帧深度

一个分支调用路径是:

fun(3)
  → fun(2)
    → fun(1)
      → fun(0)
  • 每次递归调用先执行第一个子调用,然后第二个

  • 每个调用都等第二个调用结束后才能返回

  • 所以是深度优先的栈式调用

最大栈帧数 = 调用最长的一条路径

+------------------------+
| fun(n=0) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=1) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=2) 的栈帧        |
+------------------------+
| fun(n=3) 的栈帧        |
+------------------------+
| main() 的栈帧          |
+------------------------+

共计 4 层栈帧 

空间复杂度结论:

空间复杂度 = 最大栈帧数 = O(n)

(这里 n 是初始的 fun(n) 的值)


 间接递归(Indirect Recursion)

间接递归是指:函数 A 调用函数 B,函数 B 又调用函数 A,形成“循环调用”结构,但自己不直接调用自己。

📌 特征:

  • A → B → A → B → … 互相递归

  • 没有函数直接调用自己,但仍然形成递归链

  • 本质上仍然需要使用函数栈,类似直接递归的行为

void funA(int n)
{
	if(n > 0)
	{
		printf("%d", n);
		funB(n - 1);
	}
}

void funB(int x)
{
	if(x > 0)
	{
		printf("%d", x);
		funA(x / 2);
	}
}

递归调用树

                             funA(3)
                             /     \
                   printf(3)       funB(2)
                                  /      \
                         printf(2)        funA(1)
                                         /     \
                               printf(1)        funB(0)

复杂度分析 

时间复杂度

是否能泛化为 n 的函数?

我们发现:

  • 每次 funA(n) → funB(n-1)

  • 每次 funB(x) → funA(x/2)

所以这是一个交错型链式调用。

建函数调用深度模型(从 n=3 推到 n)

设:

  • A 调用 B(n-1)

  • B 调用 A(n/2)

构成链状结构:

A(n) → B(n-1) → A((n-1)/2) → B((n-1)/2 - 1) → ...
n → n-1 → ⌊(n-1)/2⌋ → ⌊(n-1)/2⌋ - 1 → ...

这是一个交替递减+对数递减的组合过程。

下降几次会结束?

这是一个类似:

n→n−1→⌊2n−1​⌋→⌊2n−1​⌋−1→...

混合了 线性减1 和 对数除2 的过程

最多不会超过:

  • 线性下降:O(n)

  • 对数下降:O(log n)

 所以 时间复杂度:O(log n + n) = O(n)(近似线性) 

✅空间复杂度(最大栈帧)

因为调用是链状交替(A→B→A→B...),所以 最大调用深度 就是这条链的长度。

最多有 O(n) 次连续调用 → 最大栈深度为 O(n)


嵌套递归(Nested Recursion)

嵌套递归是指:递归调用的参数本身又是一个递归调用。

也就是:

fun(fun(n + 11))

它的核心区别是:

  • 递归调用不是 fun(n - 1) 这种简单线性变化;

  • 而是 “求出 fun(n+11) 的结果,然后再用它作为参数再次调用 fun”。

int fun(int n)
{
	if(n > 100)
	{
		return n - 10;
	}
	else
	{
		return fun(fun(n + 11));
	}
}

递归调用树 

                                  fun(95)
                                 /      \
                      fun(106) = 96    fun(96)
                                      /      \
                           fun(107) = 97     fun(97)
                                            /      \
                                 fun(108) = 98     fun(98)
                                                  /      \
                                           fun(109) = 99   fun(99)
                                                         fun(99)
                                                       /       \
                                           fun(110) = 100       fun(100)
                                                                  /     \
                                                      fun(111) = 101     fun(101)
                                                                                   ↓
                                                                              base case

最终回溯后 fun(95) 会返回 91


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