Рекурсия кратко и понятно

Обновлено: 05.07.2024

Рекурсия — это жемчужина теории алгоритмов, и это первое, с чем знакомят школьников (сразу после процедур ввода и вывода данных, элементарных арифметических операций, оператора цикла и условного оператора).

Простота рекурсии обманчива. Метод рекурсии таит в себе много опасностей и сложностей, и в то же время готовит много приятных сюрпризов.

Представим, что нужно пройти 1000 шагов. Для решения делаем один шаг, остаётся 999: задача упростилась. Сделав такое упрощение 999 раз, дойдём до самой элементарной задачи — шагнуть один раз. Конечно, этот пример слишком прост. Далее мы рассмотрим более сложные примеры, освещающие явление рекурсии как с хорошей так, и с плохой стороны.

Вы, наверное, уже заметили сходство понятий рекурсии и математической индукции. У рекурсии, как и у математической индукции, есть база — аргументы, для которых значения функции определены (элементарные задачи), и шаг рекурсии — способ сведения задачи к более простым.

Содержание

Современные языки программирования дают возможность программировать рекурсивные определения без особых усилий, но в таких определениях таятся опасности.

Есть способ решить проблему повторных вычислений. Он очевиден — нужно запоминать найденные значения, чтобы не вычислять их каждый раз заново. Конечно, для этого придётся активно использовать память.

Такая рекурсия с запоминанием называется динамическим программированием сверху.

Простое рекурсивное определение: F(n_) := F(n-1) + F(n-2); F(1) = F(2) = 1;

Рекурсивное определение с запоминанием: F[n_] := (F[n] = F[n-1] + F[n-2]); F[1] = F[2] = 1;

На международной олимпиаде по информатике в 1994 году в первый день среди прочих задач была дана следующая задача.

Формулировка задачи: На рисунке показан пример треугольника из чисел. Написать программу, вычисляющую наибольшую сумму чисел, через которые проходит путь, начинающийся на вершине и заканчивающийся где-то на основании.

Каждый шаг может идти диагонально вниз направо или диагонально вниз налево.
Количество строк в треугольнике > 1 1> , но 100
Числа в треугольнике все целые от 0 до 99 включительно.

В примере, описанном выше, это путь 7, 3, 8, 7, 5, дающий максимальную сумму 30.

Пример входных данных:

На рисунке обозначены две горки (треугольники): одна с вершиной в числе 3, другая с вершиной в числе 8. Эти горки пересекаются, и их пересечение тоже горка с вершиной в числе 1. Можно заметить, что при вычислении самого лучшего пути по рекурсивному алгоритму горка с вершиной в числе 1 будет использоваться дважды. Для горок с вершинами в нижних строчках повторных вызовов будет ещё больше. Это и есть причина медленности работы алгоритма.

Решить эту задачу за разумное время помогает динамическое программирование. Суть динамического программирования хорошо описана в книге Р. Беллмана [1] . Есть и более современные учебники [2] , [3] , в них можно найти много интересных алгоритмов, основанных на динамическом программировании.

Эта задача показывает, что придумать рекурсивный алгоритм часто намного проще, чем не рекурсивный. Также несложно добавить к рекурсии запоминание вычисленных значений. Но нередко существует более быстрый алгоритм, основанный на динамическом программировании, который использует меньше памяти, нежели рекурсия с запоминанием, и делает в два раза меньше операций обращения к памяти.

Длина последовательности не больше 20 символов. Ограничение на время работы программы: 5 секунд.

Эта задача давалась на районной олимпиаде школьников Удмуртской республики в 1998 году. Рассмотрим её решение, основанное на рекурсии.

Если строка имеет вид h α t > , где h и t символы, а α — подстрока, возможно пустая. Пусть S ( x ) — вычисляет минимальное количество символов, которые нужно убрать из строки x , чтобы оставшаяся строка была палиндромом.

Базой рекурсии являются строки из одного символа и пустая строка — все они палиндромы по определению, и для них S = 0 . Шаг рекурсии состоит из двух частей:

Даны два натуральных числа. Найти самое большое натуральное число, которое делит оба без остатка. Такое число называется наибольший общий делитель (НОД) (GCD — Greatest Common Divisor).

Есть очень простой алгоритм: давайте перебирать все числа от минимального из заданных до 1 и проверять, делит ли очередное число оба заданных. Первое такое число и будет НОД. У этого алгоритма есть существенный недостаток — маленькая скорость работы. Например для чисел 1 000 000 001 и 1 000 000 000 придётся выполнить 1 000 000 000 проверок. Более эффективно эту задачу решает алгоритм Евклида, основанный на двух простых свойствах GCD ⁡ ( a , b ) (a,b)> :

Рассмотрим второе свойство. При замене одного из чисел на его разность с первым, наибольший общий делитель остаётся прежним.

При построении рекурсивной функции важно ответить на следующие вопросы:

Что будет базой рекурсии?
Что будет шагом рекурсии?
Почему выполнение шагов рекурсии всегда приведёт к базе?
Какова будет глубина рекурсии при данном значении аргументов? Глубина рекурсии — это глубина дерева рекурсивных вызовов, то есть длина максимального пути по стрелочкам из вершины до одного из элементарных (базовых) значений функции.
Как растёт размер дерева рекурсивных вызовов при увеличении входных данных? Будут ли повторяющиеся вызовы в этом дереве и имеет ли смысл делать рекурсию с запоминанием?

Одно из важных достоинств рекурсивных алгоритмов заключается в том, что они просты и наглядны. Но рекурсия не всегда является эффективным (самым быстрым) решением. Рекурсия использует мало памяти, но работать может довольно долго, как в примере с числами Фибоначчи.

Есть несколько алгоритмов Евклида, основанных на различных рекуррентных соотношениях для НОД:

Существуют и другие задачи, решаемые рекурсией и динамическим программированием. Вот самые известные: обход конём шахматной доски, задача о восьми ферзях, триангуляция, поиск пути в лабиринте, вычисление арифметического выражения и многое другое.

Ниже предлагается несколько простых задач, для знакомства с идеей рекурсии.

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

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).

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

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:

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:

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

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:

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.

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

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

Реку́рсия — процесс повторения элементов самоподобным образом. Например, если два зеркала установить друг напротив друга, то возникающие в них вложенные отражения суть одна из форм бесконечной рекурсии.

С рекурсией тесно связана математическая индукция: она является естественным способом доказательства свойств функций на натуральных числах, рекурсивно заданных через свои меньшие значения.

Содержание

В математике

В программировании

Функции

В программировании рекурсия — вызов функции (процедуры) из неё же самой, непосредственно (простая рекурсия) или через другие функции (сложная или косвенная рекурсия), например, функция вызывает функцию , а функция — функцию . Количество вложенных вызовов функции или процедуры называется глубиной рекурсии.

Преимущество рекурсивного определения объекта заключается в том, что такое конечное определение теоретически способно описывать бесконечно большое число объектов. С помощью рекурсивной программы же возможно описать бесконечное вычисление, причём без явных повторений частей программы.

Реализация рекурсивных вызовов функций в практически применяемых языках и средах программирования, как правило, опирается на механизм стека вызовов — адрес возврата и локальные переменные функции записываются в стек, благодаря чему каждый следующий рекурсивный вызов этой функции пользуется своим набором локальных переменных и за счёт этого работает корректно. Оборотной стороной этого довольно простого по структуре механизма является то, что на каждый рекурсивный вызов требуется некоторое количество оперативной памяти компьютера, и при чрезмерно большой глубине рекурсии может наступить переполнение стека вызовов. Вследствие этого, обычно рекомендуется избегать рекурсивных программ, которые приводят (или в некоторых условиях могут приводить) к слишком большой глубине рекурсии.

Любую рекурсивную функцию можно заменить циклом и стеком.

Данные

Описание типа данных может содержать ссылку на саму себя. Подобные структуры используются при описании списков и графов. Пример описания списка (C++):

Рекурсивная структура данных зачастую обуславливает применение рекурсии для обработки этих данных.

В физике

Классическим примером бесконечной рекурсии являются два поставленные друг напротив друга зеркала: в них образуются два коридора из уменьшающихся отражений зеркал.

Другим примером бесконечной рекурсии является эффект самовозбуждения (положительной обратной связи) у электронных схем усиления, когда сигнал с выхода попадает на вход, усиливается, снова попадает на вход схемы и снова усиливается. Усилители, для которых такой режим работы является штатным, называются автогенераторы.

В лингвистике

В культуре

Весьма популярна шутка о рекурсии, напоминающая словарную статью:

Несколько рассказов Станислава Лема посвящены (возможным) казусам при бесконечной рекурсии:

В программировании рекурсия, или же рекурсивная функция — это такая функция, которая вызывает саму себя.

Рекурсию также можно сравнить с матрёшкой. Первая кукла самая большая, за ней идёт точно такая же кукла, но поменьше. Суть матрёшки состоит в том, что вы можете открывать её и доставать из неё точно такую же куклу, только немного меньше. Такой продолжительный процесс длится до тех пор, пока вы не дойдёте до последней куклы, которая и прервёт цикл. Так выглядит визуальная репрезентация рекурсии.

Не приведёт ли рекурсивная функция к бесконечному циклу?

Да, такой исход вполне возможен. Однако, как и у функции for или while , рекурсию можно прервать условием break , чтобы функция перестала вызывать саму себя.

Вот пример кода того, как можно реализовать функцию обратного отсчёта с использованием рекурсии:

Как прервать рекурсию:

Допустим, у нас имеется функция CountDown , которая принимает аргумент (n) . Чтобы реализовать обратный отсчёт, нам следует повторить последовательность действий, понижающих значение параметра. Создадим условие вида:

Если (n) больше 1 , то вызвать функцию CountDown и вернуться в начало цикла, затем вычесть единицу и снова проверить, выполняется ли условие (n) > 1 .

По умолчанию нам нужно создать базовое условие функции, возвращающее значение true , чтобы предотвратить попадание в бесконечный цикл. Базовым условием функции здесь будет условие о том, что любое значение больше 1 не вызовет прерывание цикла.

Проще говоря, рекурсия делает то же, что и код ниже:

Плюсы и минусы рекурсивных функций

Чтобы правильно описать плюсы и минусы, давайте взглянем на производительность рекурсии.

Плюсы:

Рекурсивный код снижает время выполнения функции.

Под этим подразумевается, что рекурсии, в сравнении с циклами, тратят меньше времени до завершения функции. Чем меньше строк кода у нас будет, тем быстрее функция будет обрабатывать вызовы внутри себя. Особенно хорошо это проявляется при буферизации данных, что позволяет оптимизировать и ускорить код.

В программировании мемоизация — это метод сохранения результатов выполнения функций для предотвращения повторных вычислений. Это один из способов оптимизации, применяемый для увеличения скорости выполнения программ. — Википедия

И всё же стоит отметить, что рекурсия не всегда выигрывает по скорости по сравнению с циклами.

Многие согласятся, что эта причина очень важна. Рекурсия проста в отладке из-за того, что она не содержит сложных и длинных конструкций.

Минусы:

Рекурсивные функции занимают много места.

Рекурсивные функции занимают значительный объём памяти во время своего выполнения. Это означает, что при каждом вызове функции в стек будет добавляться новый элемент, который будет занимать место до тех пор, пока функция не завершит работу, найдя ответ, либо пока не дойдёт до выполнения базового условия функции.

Рекурсивные функции замедляют программу.

Несмотря на то, что уже было сказано про мемоизацию, наш код можно ускорить, если применить циклы for или while . Помимо того, что функция может быть попросту плохо написана, мы также рискуем переполнить стек, что в конечном итоге приведёт к снижению скорости и программным ошибкам.

Стоит ли использовать рекурсии вместо обычных циклов?

Оба этих метода одинаково эффективны для решения задач, однако выбор одного из них зависит от типа проблемы, поставленной перед вами.

Рекурсии эффективны тогда, когда вы работаете с данными, которые слишком сложны, чтобы пройтись по ним с помощью обычных циклов. Стоит также не забывать о ценности памяти и уменьшении времени, идущем вкупе с рекурсивной функцией, в которой накопилось слишком много элементов.

Циклы так же эффективны в плане скорости и оптимизации, они занимают меньше памяти в стеке и их легче понять, потому что в теле цикла содержится больше информации о том, что происходит внутри.

Читайте также: