Hello 算法 1.1.0 Dart版忘曲线”来 复习题目,通常在进行 3~5 轮的重复后,就能将其牢记在心。推荐的题单和刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶段一” ”。 2. 归:触发“终止条件”后,程序从最深层的递归函数开始逐层返回,汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看,递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件:用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用:对应“递”,函数调用自身,通常输入更小或更简化的参数。 3. 返回结果:对应“归”,将当前递归层级的结果返回至上一层。 观察以下代码,我们只需调用函数 recur(n) ,就可以完成 间效率上与迭代相当。这种情况被称为尾递归(tail recursion)。 ‧ 普通递归:当函数返回到上一层级的函数后,需要继续执行代码,因此系统需要保存上一层调用的上下 文。 ‧ 尾递归:递归调用是函数返回前的最后一个操作,这意味着函数返回到上一层级后,无须继续执行其他 操作,因此系统无须保存上一层函数的上下文。 以计算 1 + 2 + ⋯ + ? 为例,我们可以将结果变量 res 设为函数参数,从而实现尾递归:0 码力 | 378 页 | 18.45 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Dart 版忘曲线”来 复习题目,通常在进行 3~5 轮的重复后,就能将其牢记在心。推荐的题单和刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶段一” ”。 2. 归:触发“终止条件”后,程序从最深层的递归函数开始逐层返回,汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看,递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件:用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用:对应“递”,函数调用自身,通常输入更小或更简化的参数。 3. 返回结果:对应“归”,将当前递归层级的结果返回至上一层。 观察以下代码,我们只需调用函数 recur(n) ,就可以完成 间效率上与迭代相当。这种情况被称为尾递归(tail recursion)。 ‧ 普通递归:当函数返回到上一层级的函数后,需要继续执行代码,因此系统需要保存上一层调用的上下 文。 ‧ 尾递归:递归调用是函数返回前的最后一个操作,这意味着函数返回到上一层级后,无须继续执行其他 操作,因此系统无须保存上一层函数的上下文。 以计算 1 + 2 + ⋯ + ? 为例,我们可以将结果变量 res 设为函数参数,从而实现尾递归:0 码力 | 378 页 | 18.46 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.0.0 Dart版,但请放心,这是很正常的。 我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目,通常在进行 3~5 轮的重复后,就能将其牢记在心。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶段一” ”。 2. 归:触发“终止条件”后,程序从最深层的递归函数开始逐层返回,汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看,递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件:用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用:对应“递”,函数调用自身,通常输入更小或更简化的参数。 3. 返回结果:对应“归”,将当前递归层级的结果返回至上一层。 观察以下代码,我们只需调用函数 recur(n) ,就可以完成 间效率上与迭代相当。这种情况被称为「尾递归 tail recursion」。 ‧ 普通递归:当函数返回到上一层级的函数后,需要继续执行代码,因此系统需要保存上一层调用的上下 文。 ‧ 尾递归:递归调用是函数返回前的最后一个操作,这意味着函数返回到上一层级后,无须继续执行其他 操作,因此系统无须保存上一层函数的上下文。 以计算 1 + 2 + ⋯ + ? 为例,我们可以将结果变量 res 设为函数参数,从而实现尾递归:0 码力 | 377 页 | 17.56 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b5 Dart版一个挑战,但请放心,这是很正常的。我们可以按 照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目,通常在进行 3‑5 轮的重复后,就能将其牢记在心。 3. 搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富知识体 系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的刷题心 得可以在各个社区找到。 如图 0‑7 所示,本书内容主要涵盖“第一阶段 ”。 2. 归:触发“终止条件”后,程序从最深层的递归函数开始逐层返回,汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看,递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件:用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用:对应“递”,函数调用自身,通常输入更小或更简化的参数。 3. 返回结果:对应“归”,将当前递归层级的结果返回至上一层。 观察以下代码,我们只需调用函数 recur(n) ,就可以完成 间效率上与迭代相当。这种情况被称为「尾递归 tail recursion」。 ‧ 普通递归:当函数返回到上一层级的函数后,需要继续执行代码,因此系统需要保存上一层调用的上下 文。 ‧ 尾递归:递归调用是函数返回前的最后一个操作,这意味着函数返回到上一层级后,无需继续执行其他 操作,因此系统无需保存上一层函数的上下文。 以计算 1 + 2 + ⋯ + ? 为例,我们可以将结果变量 res 设为函数参数,从而实现尾递归。0 码力 | 376 页 | 30.67 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Dart 版曲線”來 複習題目,通常在進行 3~5 輪的重複後,就能將其牢記在心。推薦的題單和刷題計劃請見此 GitHub 倉庫。 3. 階段三:搭建知識體系。在學習方面,我們可以閱讀演算法專欄文章、解題框架和演算法教材,以不斷 豐富知識體系。在刷題方面,可以嘗試採用進階刷題策略,如按專題分類、一題多解、一解多題等,相 關的刷題心得可以在各個社群找到。 如圖 0‑8 所示,本書內容主要涵蓋“階段一 般無法僅憑複雜度來選擇 ? = 8 之下的最優解法。但對於 ? = 85 就很好選了,這時增長趨勢已經佔主導了。 51 第 3 章 資料結構 Abstract 資料結構如同一副穩固而多樣的框架。 它為資料的有序組織提供了藍圖,演算法得以在此基礎上生動起來。 第 3 章 資料結構 www.hello‑algo.com 52 3.1 資料結構分類 常見的資料結構包括陣列、鏈結串列、堆 支,避免許多無意義的嘗試,從而提高了搜尋效率。 圖 13‑3 根據約束條件剪枝 13.1.3 框架程式碼 接下來,我們嘗試將回溯的“嘗試、回退、剪枝”的主體框架提煉出來,提升程式碼的通用性。 在以下框架程式碼中,state 表示問題的當前狀態,choices 表示當前狀態下可以做出的選擇: /* 回溯演算法框架 */ void backtrack(State state, List0 码力 | 378 页 | 18.77 MB | 10 月前3
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