公众号目前与「动态规划」相关系列包括：已经完结的「动态规划-路径问题」和正在更新「动态规划-背包问题」。
总觉得动态规划只是单纯的难在于对“状态”的抽象定义和“状态转移方程”的推导，并无具体的规律可循。
上一篇介绍了递归，以及如何用递归实现数的阶乘。其实递归大家平时都会碰到，只不过有时候写一个递归函数要改好多次才能走通，缺乏那种能直接写好的直觉。其实还是关键思路没有掌握透。
递归是一种解决问题的方法，它从解决问题的各个小部分开始，直到解决最初的大问题。递归通常涉及函数调用自身。
用递归算法来验证内网管理软件里关键数据，就好比是在用放大镜审视一份份重要合同，确保它们都符合约定的条款，这样一来数据的品质和安全性都能得到提升。这种举重若轻的步骤，能够保证数据真实可靠，避免任何潜在的错误和漏洞。
分而治之算法是将大问题分解为更小的子问题，然后将这些子问题分解为更小的问题，直到变得微不足道。这种方法使递归成为一种理想的技术：递归情况将问题分解为自相似的子问题，基本情况发生在子问题被减少到微不足道的大小时。这种方法的一个好处是这些问题可以并行处理，允许多个中央处理单元（CPU）核心或计算机处理它们。
认识递归，递归函数通常看起来简易但是对于初学者可能很难去理解它，拿一个递归函数来说。
这种技术依赖于缓存来存储先前完成的计算或执行的结果。缓存的目的是避免多次执行相同的工作。基于当前处理的方案，很容易清晰界定使用的边界：
概念:递归是指函数直接或间接调用自身的过程。 解释递归的两个关键要素: 基本情况(递归终止条件):递归函数中的一个条件，当满足该条件时，递归终止，避免无限递归。可以理解为直接解决极小规模问题的方法。递归表达式(递归调用):递归函数中的语句，用于解决规模更小的子问题再将子问题的答案合并成为当前问题的答案。
原文地址：Functional-Light-JS 原文作者：Kyle Simpson－《You-Dont-Know-JS》作者 第 9 章：递归（上） 在下一页，我们将进入到递归的论题。 (本页剩余部
机器之心发布 机器之心编辑部 2023 年 1 月 3 日，著名人工智能学家，中国工程院院士、欧亚科学院院士，中国人工智能学会名誉理事长李德毅在 Science 伙伴期刊 Intelligent Computing 发表前瞻性观点论文《认知物理学 —— 薛定谔、图灵和维纳的启示和超越》。论文回顾了 20 世纪上半叶，控制论之父维纳（1894-1964）、量子力学之父薛定谔（1887-1961）和人工智能之父图灵（1912-1954）三位杰出学者为人类留下的五篇经典之作，并受其启发，展望未来以负熵为生、可交互
多重幂计数就是指数塔的组合最优解问题，设给定的n个变量X1，X2，...，Xn。将这些变量依序作底和各层幂，可得n重幂如下：
递归是一种强大的问题解决方法，通过将问题分解为子问题并通过调用自身来解决。在本篇博客中，我们将深入了解递归的概念和基本原理，并使用C语言实现一些示例代码。
其中第一点对应了「动态规划」的「状态定义」，第二点对应了「动态规划」的「状态方程转移」。
递归是一种重要的编程技巧，通过在函数内部调用自身来解决问题。递归函数的编写和调用在算法中起着关键作用。本篇博客将详细解释递归函数的概念，展示递归函数的编写和调用过程，并通过实例代码演示递归在解决问题中的应用。
递归函数的概念很简单，就是函数调用本身。但在实际接触递归函数时，往往不知道怎么下手，在其中碰到的问题也不知道如何解决，比如明明可以print却无法return有效值，根本原因就是不知道递归函数在运行时的具体情况，借着这篇文章，来看看递归函数究竟是怎么回事吧。
有一种技术叫记忆化（memoization），可以避免函数的多次计算，从而节省资源。顾名思义，记忆化技术可以把函数的调用结果记忆下来，或者说缓存下来。
在Python编程语言中，递归函数是一种特殊的函数，它能够在函数内部反复地调用自身。递归函数通常用于处理具有递归结构的数据，例如树形结构或分层数据。
与之相对的是非尾递归函数，你先执行递归调用，然后获取递归调用的结果进行计算, 这样你需要先获取每次递归调用的结果，才能获取最后的计算结果。看下面计算n阶乘的函数，它是一个非尾递归函数。我们发现cal(n-1)返回的值被cal(n)使用，因此对cal(n-1)的调用并不是cal(n)所做的最后一步。
第一个print(next(g))打印的 0，就是生成器生成的元素。第二个print(next(g))打印的 1 也是生成器生成的元素，None 是print(j)打印的j。
阶乘：也是数学里的一种术语；阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数；在表达阶乘时，就使用“！”来表示。如h阶乘，就表示为h!；阶乘一般很难计算，因为积都很大。
目录 递归函数 1、定义：函数在运行的过程中，直接和间接调用了自身，就是递归函数 2、递推到回溯的流程图： 递归函数 📷 1、定义：函数在运行的过程中，直接和间接调用了自身，就是递归函数 python默认的最大递归深度为1000次 实例如下： import sys # 获取最大递归深度 print(sys.getrecursionlimit()) # 结果 1000 # 修改最大递归深度为2000 sys.setrecursionlimit(2000) print(sys.getrecurs
对于这个实验可以解决许多关于阶乘的问题，依然存在一些缺点，就是举出的例子不够全面。在以后的解决问题中应该多增加例子，对比他们的不同来总结经验。
“递归”在生活中的一个典例就是“问路”。如图小哥哥进入电影院后找不到自己的座位，问身边的小姐姐“这是第几排”，小姐姐也不清楚便依次向前询问，问至第一排的观众后依次向后反馈结果，“我是第一排”，“我是第二排”，···，最终确定自己座位所在排数。
很多编程语言都支持递归函数，所谓递归函数指的是在函数内部调用函数自身的函数，从数学解题思路来说，递归就是把一个大问题拆分成多个小问题，再各个击破，在实际开发过程中，某个问题满足以下条件就可以通过递归函数来解决：
一个函数在它的函数体内调用它自身称为递归调用，这种函数称为递归函数。执行递归函数将反复调用其自身，每调用一次就进入新的一层，当最内层的函数执行完毕后，再一层一层地由里到外退出。 递归必须是有推出条件的，如果没有，将会一直递下去，没有归。造成内存溢出崩溃。 先写一个简单的递归函数
函数递归指的是在函数内部调用自身的过程。 具体而言，递归函数通过将一个问题分解为更小的、类似的子问题来解决问题。
当你把这个函数拿到浏览器上运行的时候，你会发现内存溢出了，为什么呢？因为这个递归函数没有停止处理或运算的出口，因此 这个递归函数就演变为一个死循环。
在这个例子中，我们定义了一个名为fibonacci的递归函数，它接受一个整数n作为参数，并返回斐波那契数列的第n项。函数的基本情况是当n小于等于1时，返回n。否则，函数通过递归调用自身，计算第n-1项和第n-2项的和，并返回给调用者。
递归行为从大问题划分为同等结构的小问题着手，每个小问题都和上一级的大问题是同等结构，同等结构的小问题解决了之后所收集来的信息通过分析能够整合出大问题的返回值。
很对编程语言都支持递归函数，所谓递归函数指的是在函数内部调用函数自身的函数，从数学解题思路来说，递归就是把一个大问题拆分成多个小问题，再各个击破，在实际开发过程中，某个问题满足以下条件就可以通过递归函数来解决：
递归是很多算法都使用的一种编程方法。听说递归是一种十分优雅的问题解决办法，可是对于初涉递归的我，还没有形成这种独特的体会。 学习使用递归的关键在于：如何将问题分为基线条件和递归条件。 基线条件和递归条件 由于递归函数调用自己，因此编写这样的函数时很容易出错，进而导致无限循环。 例如下面这个函数： def countdown(i): """倒计时""" print (i) countdown(i-1) 假设i的初始值为3，运行上述代码后： 3， 2， 1， 0， -1， -2，
递归是指函数调用自身的过程。在C语言中，递归函数是一种非常有用的编程技巧，它可以将一个大问题分解成一个或多个相同类型的子问题，然后通过不断调用自身来解决这些子问题，最终得到问题的解。
Python之递归函数 好久没有更新内容了，也好久没有给大家打个招呼了，小白想死你们了。今天跟大家说说Python中的递归函数。 Python是支持递归函数的。简单地说，一个递归函数就是直接或间接地调用自身的函数，并且要有退出条件。枯燥的概念令人生厌，我们直接来个例子看看递归函数是如何工作的。例如我们对一个数字列表进行求和计算，我们可以使用内置的函数或者自己写一个函数来完成计算工作，接下来我们看看如何使用递归来完成求和运算： In[1]:defmysum(L): ...:ifnotL: ...:retu
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。
Python之递归函数 好久没有更新内容了，也好久没有给大家打个招呼了，小白想死你们了。今天跟大家说说Python中的递归函数。 Python是支持递归函数的。简单地说，一个递归函数就是直接或间接地调用自身的函数，并且要有退出条件。枯燥的概念令人生厌，我们直接来个例子看看递归函数是如何工作的。 例如我们对一个数字列表进行求和计算，我们可以使用内置的sum函数或者自己写一个函数来完成计算工作，接下来我们看看如何使用递归来完成求和运算： In[1]: def mysum(L): ...: if no
如果一个函数在内部调用自身本身，则该函数就是递归函数 递归优缺点 优点：使用递归函数的优点是逻辑简单清晰 理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰 缺点：过深的调用会导致栈溢出 栈溢出 使用递归函数需要注意防止栈溢出 在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的 每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧 由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出 尾递归 解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化 事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的
函数，就是一个一系列JavaScript语句的集合，这是为了完成某一个会重复使用的特定功能。在需要该功能的时候，直接调用函数即可，而不必每次都编写一大堆重复的代码。并且在需要修改该功能的时候，也只要修改和维护这一个函数即可。
# 递归函数 """ 1、在函数内部，可以调用其他函数，如果一个函数在内部调用自身，这个函数就是递归函数 2、递归函数需要结束条件 3、所有递归函数能做的，循环都可以做 4、递归函数很多时候，效率很低 """ """阶乘 1、下面这种计算形式叫做阶乘 5！= 5*4*3*2*1 """ # 示例1、通过递归函数实现阶乘 def foo1(x): if x == 1: return 1 return x * foo1(x-1) result = foo1(5) pri
补充知识：python：编写一个求菲波那奇数列的递归函数，输入n值，使用该递归函数
递归算法是一种自引用的算法，它通过将大问题分解为更小的相似子问题来解决复杂的计算任务。递归算法的核心思想在于将一个问题分解为一个或多个基本情况和一个或多个规模较小但同样结构的子问题。这些子问题将继续被分解，直到达到基本情况，然后逐层返回结果，最终解决原始问题。
动态规划相信大家都知道，动态规划算法也是新手在刚接触算法设计时很苦恼的问题，有时候觉得难以理解，但是真正理解之后，就会觉得动态规划其实并没有想象中那么难。网上也有很多关于讲解动态规划的文章，大多都是叙述概念，讲解原理，让人觉得晦涩难懂，即使一时间看懂了，发现当自己做题的时候又会觉得无所适从。我觉得，理解算法最重要的还是在于练习，只有通过自己练习，才可以更快地提升。话不多说，接下来，下面我就通过一个例子来一步一步讲解动态规划是怎样使用的，只有知道怎样使用，才能更好地理解，而不是一味地对概念和原理进行反复琢磨。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/house-robber-iii/
在C语言编程中，递归是一种非常有用的技术，它能够简化问题的解决过程并提高代码的复用性。本文将以求解数字5为例，介绍如何利用C语言递归函数来实现这一任务。
Go 语言支持递归。但我们在使用递归时，开发者需要设置退出条件，否则递归将陷入无限循环中。
递归函数在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函 数。(1) 递归就是在过程或函数里调用自身。(2) 在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。 递归一般用于解决三类问题： (1)数据的定义是按递归定义的。（n的阶乘） (2)问题解法按递归实现。（回溯） (3)数据的结构形式是按递归定义的。（二叉树的遍历，图的搜索） 递归的缺点： 递归解题相对常用的算法如普通循环等，运行效率较低。因此，应该尽量避免使用递归，
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递归函数 在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。 举个例子，我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n，用函数 fact(n)表示，可以看出： fact(n) = n! = 1 * 2 * 3 * ... * (n-1) * n = (n-1)! * n = fact(n-1) * n 所以，fact(n)可以表示为 n * fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理。 于是，fact(n)用递归的方式写出来就是：
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