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    C# 面试常见递归算法

    前言 今天我们主要总结一下C#面试中常见递归算法。 C#递归算法计算阶乘的方法 一个正整数的阶乘(factorial)是所有小于及等于该数的正整数的积,并且0的阶乘为1。自然数n的阶乘写作n!。...///          /// C#递归算法计算阶乘的方法         /// 一个正整数的阶乘(factorial)是所有小于及等于该数的正整数的积,并且0的阶乘为1。...:当前数n乘以前面所有数的阶乘                 return n * Factorial(n - 1);             }         } C#递归算法数组求         ...当前元素加上剩余元素的总和                 return arr[index] + ArraySum(arr, index + 1);             }         } C#...语言编写的递归算法来计算1+2+3+4+…+100的结果         ///          /// 使用C#语言编写的递归算法来计算1+2+3+4+…+100的结果

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    探索c#之递归APS和CPS

    接上篇探索c#之尾递归编译器优化 累加器传递模式(APS) CPS函数 CPS变换 CPS尾递归 总结 累加器传递模式(Accumulator passing style) 尾递归优化在于使堆栈可以不用保存上一次的返回地址.../状态值,从而把递归函数当成一个普通的函数调用。...其实我们还可以用返回函数的C#语法,构造嵌套方式,把函数的调用变成调用链times3(3)(5)。 这种方式在数学上或函数式编程中是比较直观的,正常的,但在指令式语言c#中却不是那么直观。...可以c#写成下面函数来表示: Console.WriteLine(Mult(a,Add(b,c))) 操作步骤如下: b与c相加。 将结果乘以a。 输出结果。 执行1步时,后续操作是2,3。...参考资料 http://blogs.msdn.com/b/wesdyer/archive/2007/12/22/continuation-passing-style.aspx 探索C#之系列导航篇

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    C#中数据字典的底层原理

    在C#中,数据字典(Dictionary)是一种键值对(Key-Value)的集合类型,用于存储和检索键值对数据。数据字典的底层实现是基于哈希表数据结构。...数据字典的底层实现是基于哈希表,其中每个键值对将通过哈希函数计算得到一个唯一的哈希码,并存储在哈希表中的对应位置上。内存分配:当创建一个数据字典时,会初始化一个初始大小的哈希表。...数据字典使用冲突解决方法(如链表法或开放地址法)来处理哈希冲突。键的唯一性:数据字典要求键的唯一性。...下面是一个简单的示例,演示了如何使用C#中的数据字典(Dictionary):using System;using System.Collections.Generic;class Program{...数据字典在插入、查找和删除等操作方面具有高效性能。由于哈希表的底层实现和优化,数据字典可以在大多数情况下提供O(1)的查找和访问时间复杂度。

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    算法从0到1之trie(字典树)的增删改查(递归与非递归实现)

    算法从0到1之trie(字典树)的增删改查(递归与非递归实现) 0.导语 Trie树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串)。...假设所有字符串长度之和为n,构建字典树的时间复杂度为O(n)。假设要查找的字符串长度为k,查找的时间复杂度为O(k)。 本节目标:从0到1构建下面trie树。...:具体思路同上树非递归,就是将循环改为递归即可。...} ★递归 ” public: // 递归 是否包含word bool _contain(string word) { return contain(word, 0, root...我们要删除door单词,自r往上递归删除的时候当删除到第二个o的时候,有两个分支,此时我们不应该把o的内存删掉,而应该从这个节点开始不操作,因为操作了的化,dog单词也就不存在了。

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    dotnet C# 链表和字典的性能对比

    本文来告诉大家我实际使用基准测试的在 .NET Core 3.1 的链表 LinkedList 和 Dictionary 字典的在元素增删的性能对比 从算法分析上,其实字典和链表在时间上的性能是差不多的...,甚至可以认为字典的速度会比链表更高。...同时在字典空间满了之后,修改字典容量会比链表使用更多的时间 以下是我用不够严谨的基准性能测试的数据 下面是对比一边加入元素一边删除元素的性能 Method Mean Error StdDev Ratio...0.0697 ms 0.83 0.02 ‘Dictionary’ 2.855 ms 0.0380 ms 0.0317 ms 1.00 0.00 通过测试可以看到,只有在加入元素的性能,链表的性能才会比字典快一点点...的设计 但实际发现使用字典性能更好 本文的测试仅仅只是适用于 WPF 的 AppDomainShutdownMonitor 类的情况,不代表其他业务下依然是字典更优 ---- 本文会经常更新

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    C#实现前向最大匹、字典树(分词、检索)

    所以pass了这种方案,为了让错词查找提高速度就用了字典树来存储错词。 字典树   Trie树,即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。...通常字典树的查询时间复杂度是O(logL),L是字符串的长度。所以效率还是比较高的。而我们上面说的foreach循环则时间复杂度为O(n),根据时间复杂度来看,字典树效率应该是可行方案。 ?...那么字典树如下图 ?    其中红色的点就表示词结束节点,也就是从根节点往下连接成我们的词。   ...现在我们有了字典树,然后就不能以字典树来foreach,字典树用于检索。我们就以用户输入的字符串为数据源,去字典树种查找是否存在错词。因此需要对输入字符串进行取词检索。...实际上我们应该以字典树中的最大单词长度,作为最大长度来分词(上面我们的字典最大长度应该是2)。这样效率更高,为了演示匹配过程就假设maxLength为3,这样演示的更清楚。

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    递归与伪递归区别,Python 实现递归与尾递归

    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,除非没有更好的算法或者某种特定情况,递归更为适合的时候。在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储,因此递归次数过多容易造成栈溢出。...小结 使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。 针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。

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