繰り返しの計算が必要なさまざまなタイプの問題に対して、ループおよび再帰メソッドにはそれぞれ利点があり、より直感的で簡単な解決策を提供できます。興味のある方は次へ
をご覧ください。再帰とループ
繰り返しの計算が必要なさまざまなタイプの問題に対して、ループおよび再帰手法にはそれぞれ利点があり、より直観的でシンプルな解決策を提供できます。一方、ループメソッドと再帰メソッドは相互に変換できます。コードのループは再帰を使用して書き換えることができ、その逆も可能です。一般性を失うことなく、ループと再帰は次の疑似コードを使用して要約できます。
疑似コード形式の説明: ループは while 形式を採用しており、変数の割り当ては次のとおりです:=; 条件式と実行されるステートメントは関数の形式で記述され、関連する値は括弧内に記述されます。その他の構文に関しては、JavaScript の仕様にできるだけ近づけるようにしてください。
コードは次のとおりです:
//pseudo code of a loop //while形式 function loop(arguments){ //结果的初始值 result:=initial_value; while(condition(variable, arguments)){//循环条件,可能只需arguments,也可能为了方便引入循环变量 //计算结果。参数包括之前的结果、当前循环变量和外部变量 result:=calculate(result, variable, extern_variables); //影响函数的外部环境,即修改外部变量 changeStatus(result, variable, extern_variables); //执行完循环体中的语句后,修改参数或循环变量。 modify_arguments_variable(arguments, variable); } //返回结果 return result; }
同様に再帰関数の疑似コードを与えます。
コードは次のとおりです:
//pseudo code of a recursion function recursion(arguments){ //以下代码为控制函数重复调用的结构部分。 //获得再次调用此函数的新的参数,可能为多组arguments值。 //对应于循环中的condition(variable, arguments)和modify_arguments_variable(arguments, variable)。 new_arguments:=conditional_get_next(arguments); //对新参数的每一组,调用函数自身。 results:=recursion(new_arguments); //以下的代码为每次调用都运行的功能部分 //计算结果。涉及到之前的结果、当前循环变量和外部变量。 //对应于循环中的result:=calculate(result, variable, extern_variables)。 result:=calculate(arguments, extern_variables); result:=combine(result, results); //影响函数的外部环境,即修改外部变量 changeStatus(result, arguments, extern_variables); return result; }
2つのコードを比較すると、ループと再帰が似た構成になっていることがわかります。順序と適切な変換を変更することで、任意のループを再帰的に実装できます。プログラムが単純であれば、この変化は簡単にわかります。たとえば、次の単純な累積和関数:
コードは次のとおりです:
//loop function sum(num){ var result=1; while (num>1){ result+=num; num--; } return result; }
対応する再帰形式:
コードは次のとおりです:
//recursion function sum2(num){ if (num>1){ return num+sum(num-1); }else{ return 1; } }
逆に、ほとんどの再帰プログラムは直接実装することもできます。ループによって。以下は、最大公約数を見つけるループ形式の関数です。
コードは次のとおりです:
function gcd2(a, b){ var temp; if (a<b){ temp=a; a=b; b=temp; } var c=a%b; while (c!==0){ a=b; b=c; c=a%b; } return b; }
ただし、再帰からループへの変換は必ずしも簡単ではありません。この関数を再度呼び出すための新しい引数を生成する再帰擬似コードの部分
new_arguments:=conditional_get_next(arguments); は、ループの対応する部分よりも柔軟です。再帰は、新しく生成されるパラメータ グループの数に応じて 2 つのカテゴリに分類できます (関数に必要なパラメータはすべて 1 つのグループです)。 1 つ目のタイプは、パラメータ グループの数が固定されており、フィボナッチ数列や最大公約数の例など、再帰をループに変換できる場合です。2 つ目のタイプは、パラメータ グループの数が不確実な場合です。グラフまたはツリーを走査するとき このように、各点には任意の数の隣接点があります。この再帰を直接ループに変換することはできません。
ループは 1 次元の繰り返ししか実行できないのに対し、再帰は 2 次元の構造を横断できるからです。たとえば、ツリーでは、ノードにはその子ノードと同じレベルのノードの両方があります。単純な 1 次元ループは両方向に移動できません。
しかし、データ構造の助けを借りてノードの位置に関する情報を覚えていれば、2 番目のタイプの再帰もループで実装できます。
別の例を使用して、上記の観察から得られた結論を実践してみましょう。 HTML5 では、Document および Element に対して、指定されたクラス値を持つすべての要素を返す新しいメソッド getElementsByClassName(names) が定義されています。 Firefox 3 を含む一部のブラウザは、すでにこの方法をサポートしています。以下では、最初に再帰的メソッドを使用して弱いバージョンを提供し、次にループメソッドを使用してそれを書き直します。
コードは次のとおりです:
var getElementsByClass={}; //elem为一个HTMLElement //name为单个class名 //返回包含elem下所有class属性包含给定名称的element的数组 getElementsByClass.recursion1=function (elem, name){ var list=[]; function getElements(el){ if (el.className.split(' ').indexOf(name)>-1){ list.push(el); } for (var i=0, c=el.children; i<c.length; i++){ getElements(c[i]); } } getElements(elem); return list; }
前述したように、ループ内のノードの位置情報を記憶するには、次のメソッドを実装できるデータ構造が必要です。
push(object) //オブジェクトを書き込みます。
objectpop() //最後に書き込まれたオブジェクトを読み取り、データ構造から削除します。
objectget() //データ構造の内容を変更せずに、最後に書き込まれたオブジェクトを読み取ります。
スタックはまさに後入れ先出しのデータ構造です。 Javascript の Array オブジェクトは最初の 2 つのメソッドをサポートしており、それに 3 番目のメソッドを追加できます。
ループバージョンの使用:
コードは次のとおりです:
getElementsByClass.loop1 = function(elem, name){ //use a js array as the basis of a needed stack var stack = []; stack.get = function(){ return stack[stack.length - 1]; } var list = []; //the business logic part. put the eligible element to the list. function testElem(el){ if (el.className.split(' ').indexOf(name) > -1) { list.push(el); } } //check the root element testElem(elem); //initialize the stack stack.push({ pointer: elem, num: 0 }); var parent, num, el; while (true) { parent = stack.get(); el = parent.pointer.children[parent.num]; if (el) {//enter a deeper layer of the tree testElem(el); stack.push({ pointer: el, num: 0 }); } else {//return to the upper layer if (stack.pop().pointer === elem) { break; } else { stack.get().num += 1; } } } return list; }
归纳起来。所有循环都可以用递归实现;所有递归都可以用循环实现。采用哪种方法,由具体问题下哪种思路更方便直观和使用者的喜好决定。
效率
性能方面,递归不比循环有优势。除了多次函数调用的开销,在某些情况下,递归还会带来不必要的重复计算。以计算斐波那契数列的递归程序为例。求第n项A(n)时,从第n-2项起,每一项都被重复计算。项数越小,重复的次数越多。令B(i)为第i项被计算的次数,则有
B(i)=1; i=n, n-1
B(i)=B(i+1)+B(i+2); i
这样,B(i)形成了一个有趣的逆的斐波那契数列。求A(n)时有:
B(i)=A(n+1-i)
换一个角度来看,令C(i)为求A(i)时需要的加法的次数,则有
C(i)=0; i=0, 1
C(i)=1+C(i-1)+C(i-1); i>1
令D(i)=C(i)+1,有
D(i)=1; i=0, 1
D(i)=D(i-1)+D(i-1)
所以D(i)又形成一个斐波那契数列。并可因此得出:
C(n)=A(n+1)-1
而A(n)是以几何级数增长,这种多余的重复在n较大时会变得十分惊人。与之相对应的采用循环的程序,有
B(n)=1; n为任意值
C(n)=0; n=0, 1
C(n)=n-1; n>1
因而当n较大时,前面给出的采用循环的程序会比采用递归的程序快很多。
如上一节中的循环一样,递归中的这个缺陷也是可以弥补的。我们只需要记住已经计算出来的项,求较高项时,就可以直接读取以前的项。这种技术在递归中很普遍,被称为“存储”(memorization)。
下面是采用存储技术的求斐波那契数列的递归算法。
代码如下:
//recursion with memorization function fibonacci4(n){ var memory = []; //used to store each calculated item function calc(n){ var result, p, q; if (n < 2) { memory[n] = n; return n; } else { p = memory[n - 1] ? memory[n - 1] : calc(n - 1); q = memory[n - 2] ? memory[n - 2] : calc(n - 2); result = p + q; memory[n] = result; return result; } } return calc(n); }
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