Что лучше рекурсия или цикл
Циклы рекурсии или пока
Я читал о некоторых практиках интервью для разработчиков, в частности о технических вопросах и тестах, которые задавались на собеседованиях, и я несколько раз спотыкался о высказываниях жанра: «Хорошо, вы решили проблему с помощью цикла while, теперь вы можете сделать это с помощью рекурсия «, или» каждый может решить это с помощью цикла из 100 строк, но может ли он сделать это с помощью рекурсивной функции из 5 строк? » и т.п.
Мой вопрос, является ли рекурсия вообще лучше, чем если / while / for конструкции?
Я, честно говоря, всегда думал, что рекурсия не является предпочтительной, потому что она ограничена стековой памятью, которая намного меньше, чем куча, и выполнение большого количества вызовов функций / методов является неоптимальным с точки зрения производительности, но я могу быть неправым.
Другое соображение заключается в том, что итеративные циклы требуют деструктивных обновлений состояния, что делает их несовместимыми с чистой (без побочных эффектов) семантикой языка. Это причина того, что чистые языки, такие как Haskell, вообще не имеют циклических конструкций, а во многих других языках функционального программирования их либо нет, либо они избегают их в максимально возможной степени.
Если во время интервью вы получите такой вопрос, это хороший знак: это означает, что потенциальный работодатель ищет людей, которые могут программировать, а не людей, которые запомнили руководство по инструменту программирования.
Является ли рекурсия быстрее, чем зацикливание?
Я знаю, что рекурсия иногда намного чище, чем зацикливание, и я ничего не спрашиваю о том, когда мне следует использовать рекурсию поверх итерации, я знаю, что уже есть много вопросов по этому поводу.
Что я спрашиваю, так ли рекурсия всегда быстрее, чем цикл? Мне кажется, вы всегда сможете уточнить цикл и заставить его работать быстрее, чем рекурсивная функция, потому что цикл отсутствует, постоянно настраивая новые кадры стека.
Я специально ищу, является ли рекурсия быстрее в приложениях, где рекурсия является правильным способом обработки данных, например, в некоторых функциях сортировки, в двоичных деревьях и т. Д.
Это зависит от используемого языка. Вы написали «независимый от языка», поэтому я приведу несколько примеров.
В Java, C и Python рекурсия довольно дорога по сравнению с итерацией (в целом), потому что она требует выделения нового фрейма стека. В некоторых C-компиляторах можно использовать флаг компилятора, чтобы устранить эти издержки, которые преобразуют определенные типы рекурсии (фактически, определенные типы хвостовых вызовов) в переходы вместо вызовов функций.
Я знаю, что в некоторых реализациях Scheme рекурсия, как правило, будет быстрее, чем зацикливание.
Короче говоря, ответ зависит от кода и реализации. Используйте любой стиль, который вы предпочитаете. Если вы используете функциональный язык, рекурсия может быть быстрее. Если вы используете императивный язык, итерация, вероятно, быстрее. В некоторых средах оба метода приводят к созданию одной и той же сборки (поместите ее в свою трубу и выкурите ее).
рекурсия всегда быстрее, чем цикл?
Нет, Итерация всегда будет быстрее, чем Рекурсия. (в архитектуре фон Неймана)
Объяснение:
Если вы создаете минимальное количество операций с обычного компьютера с нуля, «Итерация» стоит на первом месте в качестве строительного блока и требует меньше ресурсов, чем «рекурсия», следовательно, это быстрее.
Создание псевдо-вычислительной машины с нуля:
Задайте себе вопрос : что вам нужно, чтобы вычислить значение, то есть следовать алгоритму и достичь результата?
Мы создадим иерархию понятий, начиная с нуля и определяя в первую очередь базовые, основные понятия, затем создадим понятия второго уровня с ними и так далее.
а) Установить и переместить ячейки памяти
б) логика и арифметика
Выражение выше подразумевает 3 шага с неявной переменной «result».
Указатель инструкций : если у вас есть последовательность шагов, у вас также есть неявный «указатель инструкций». Указатель инструкции отмечает следующую инструкцию и продвигается после чтения инструкции, но до ее выполнения.
Бесконечная итерация : отскочив назад, теперь вы можете заставить агента «повторить» определенное количество шагов. На данный момент у нас есть бесконечная итерация.
Реализация: (новые концепции не требуются)
Проблема с одноуровневой реализацией: Вы не можете вызвать другую подпрограмму из подпрограммы. Если вы это сделаете, вы перезапишете возвращающий адрес (глобальную переменную), поэтому вы не сможете вкладывать вызовы.
Чтобы иметь лучшую реализацию для подпрограмм: вам нужен STACK
Стек : Вы определяете пространство памяти для работы в качестве «стека», вы можете «выталкивать» значения в стек, а также «выталкивать» последнее «вытолкнутое» значение. Для реализации стека вам понадобится указатель стека (подобный указателю инструкций), который указывает на фактическую «верхушку» стека. Когда вы «нажимаете» значение, указатель стека уменьшается, и вы сохраняете значение. Когда вы «выталкиваете», вы получаете значение в фактическом указателе стека, а затем увеличивается указатель стека.
Рекурсия : что происходит, когда подпрограмма вызывает себя? Это называется «рекурсия».
Проблема: Перезаписывая локальные промежуточные результаты, подпрограмма может быть сохранена в памяти. Поскольку вы вызываете / повторно используете одни и те же шаги, если промежуточный результат хранится в предопределенных ячейках памяти (глобальных переменных), они будут перезаписаны при вложенных вызовах.
Достигнув рекурсии, мы останавливаемся здесь.
Вывод:
Итерация всегда будет быстрее в машинном коде, потому что она подразумевает меньше инструкций и, следовательно, меньше циклов ЦП.
Какой лучше»?
Вам следует использовать «итерацию», когда вы обрабатываете простые последовательные структуры данных, и везде будет работать «простой цикл».
Вы должны использовать «рекурсию», когда вам нужно обработать рекурсивную структуру данных (мне нравится называть их «фрактальными структурами данных»), или когда рекурсивное решение явно более «элегантно».
Совет : используйте лучший инструмент для работы, но понимайте внутреннюю работу каждого инструмента, чтобы выбирать мудро.
Рекурсия может быть быстрее, если альтернативой является явное управление стеком, как в алгоритмах сортировки или двоичного дерева, о которых вы упомянули.
У меня был случай, когда переписывание рекурсивного алгоритма в Java сделало его медленнее.
Таким образом, правильный подход заключается в том, чтобы сначала написать его наиболее естественным образом, оптимизировать только в том случае, если профилирование показывает его критичность, а затем измерить предполагаемое улучшение.
Рекурсия и цикл, в чем разница? На примере Python
Apr 4, 2019 · 10 min read
Цикл — это фундаментальный инструмент в программировании. Существует множество различных типов циклов, но почти все они выполнят одну базовую функцию: повторение определённых действий над данными, для их анализа или управления ими. Рекурсия, так же распространённый способ анализировать и манипулировать данными, как и цикл, но как правило, менее понятный и часто более запутанный. Почти все рекурсивные функции можно переписать в циклы, и наоборот. Тем не менее, каждый тип функции имеет свои преимущества и недостатки, и сегодня вы узнаете, в каких случаях применять тот или иной метод. В статье мы разберём следующие вопросы:
Начнём с м етода, который кажется более простым из этих двух.
Циклы for
Цикл for используют для перебора последовательности данных (списка, кортежа, словаря, набора или строки). При достижении конца последовательности цикл завершается.
Например, вам нужно сложить числа от 1 до 5 и получить их сумму. Конечно, вы можете просто суммировать 1+2+3+4+5. Но, создать функцию намного удобнее, потому что вы сможете использовать её повторно, причём подставляя любые значения, даже если они не известны заранее.
Это будет выглядеть примерно так:
Для работы такого цикла, нам нужно хранить список всех чисел, чтобы мы могли перебирать элементы и складывать их в итоговое значение.
Вот как это выглядит в коде:
Запустив код, мы увидим, что все числа на своих местах и нам возвращается их сумма.
Рекурсия
Если функция вызывает сама себя, то это является признаком рекурсии. Одно из важнейших отличий рекурсии от цикла, это способ завершения рекурсивной функции. В приведённом выше примере цикл for завершается в конце последовательности, в которой он выполняется. А вот рекурсивная функция может продолжаться бесконечно, потому что она может не иметь последовательности данных. Вместо этого у рекурсивной функции есть так называемое базовое условие. Базовое условие определяет, когда цикл должен завершится.
Давайте попробуем решить предыдущую задачу рекурсивным способом. Визуально это выглядит так:
Каждый раз функция либо вызывает себя с новыми входными данными, либо возвращает значение.
Вот как это выглядит в коде:
Как видите мы передаём два значения: начальное и итоговое. При первом вызове функции итоговое значение равно 0, а начальное 5. Мы проверяем, является ли начальное число 0. Если нет, то вызываем функцию снова, но на этот раз мы меняем входное значение на 5–1 и 0+5, и повторяем этот процесс до тех пор, пока n не будет равно 0. После выполнения этого условия мы возвращаем итоговое значение (15).
Вычисление сложного процента рекурсией и циклом FOR
Давайте разберём более сложную задачу. Нужно определить стоимость кредита или инвестиции со сложным процентом. Чтобы это сделать, нам нужны следующие данные:
Формула расчёта сложного процента:
Так мы можем рассчитать всю сумму сразу. Но вместо этого, для расчёта мы используем цикл или рекурсию. В таком случае переменная времени (nt) будет обрабатываться в итерациях.
Давайте сразу создадим переменные, в которых будем хранить исходные числа и используем их в обоих методах:
Расчёт по сложной процентной ставке итеративно
Давайте сразу посчитаем общее количество платежей, чтобы упростить вычисление в цикле. Так как платежи ежемесячные, а количество лет равно 10, то результат будет 120, или 10*12. Теперь мы можем вычислять процент для каждого месяца и добавлять результат каждой итерации к основной сумме.
Так выглядит код:
Единственное различие между этим и предыдущим примерами заключается в том, что мы делаем на несколько вычислений больше во время каждой итерации. Также увеличилось число итераций с 5 до 120.
Результат наших вычислений:
Расчёт по сложной процентной ставке рекурсивным способом
В предыдущем примере последовательность данных равна 120, что отражает количество раз, когда основная сумма пересчитывается. Цикл прерывается по завершении последовательности. Рекурсивный метод позволяет нам поступить схожим образом, т.е. инициализировать счётчик и задать два условия.
Выполнить вычисление сложного процента. Добавить результат вычисления к общей сумме. Уменьшить значение счётчика на 1. Повторить те же действия, подставив новое значения для счётчика и общей суммы.
В предыдущем примере, цикл функции начинался со значения 5 и завершался при 0.
Здесь происходит тоже самое, только начальное значение теперь 120
Здесь мы либо снова вызываем функцию, либо возвращаем обновлённую общую сумму. Каждый раз вызывая функцию, значение счётчика уменьшается на 1. Возврат общей суммы происходит, когда счётчик равен 0.
Когда использовать рекурсию
Выбор между рекурсивным и итеративным методом может в значительной степени зависеть от языка, который вы используете, или от задачи, которую вы намерены решить. Например, в JavaScript рекурсия может привести к ошибкам stack frame errors, когда предел стека уже достигнут, а базовое условие ещё не выполнено. В таком случае, итеративный подход будет работать лучше.
Рассмотренный выше случай является хорошим примером того, когда рекурсия работает намного лучше, чем цикл.
Давайте представим, что помимо тех чисел, которые мы использовали в предыдущем примере, нам нужно учитывать и другие данные. Например, мы можем отслеживать то, как регулярные платежи влияют на срок кредита. Возможно, мы захотим остановить цикл до завершения последовательности. Если общее количество раз, когда начисляются проценты по кредиту равно 120, то и длина списка равна 120. Но, если сумма кредита будет равна 0 уже после 100 итераций, то в конце списка останется 20 неиспользуемых и ненужных элементов списка. Проблема дальнейшего усложнения сценария цикла заключается в том, что значения переменных, таких как сумма кредита, зависит от значения той же переменной на предыдущей итерации. Дело не в том, что это сложно реализовать, а в том, что это грязно.
Визуализация данной проблемы:
Рекурсивные структуры данных
Именно в таких случаях рекурсивные структуры данных особенно полезны. Структуру можно назвать рекурсивной, если её можно определить в терминах меньшей версии самой себя. Список является примером рекурсивной структуры данных.
Например, возьмём такой список:
Теперь, сделаем на его основе два меньших списка:
Если вывести оба списка, то мы увидим следующее:
Благодаря рекурсивным функциям и рекурсивными структурам данных мы можем изменить весь список или меньшую часть большего списка за раз. Итеративный подход решения подобной проблемы, позволяет изменить только одно значение в одном индексе за раз.
Пример того, как это сделать:
Сохранив маленькие части большого списка, мы можем вызвать ту же функцию (рекурсия) и отправить ей эти части (рекурсивная структура данных).
Вот как это работает на примере с вычислением сложного процента:
Наша функция в основном состоит из операторов if и else. Мы можем усложнить эту структуру если понадобится, но она и в таком виде делает всё что нам нужно. В итоге, мы хотим вернуть окончательные данные, которые покажут нам сумму кредита и размер текущего платежа на каждой итерации, когда начисляется процент.
Визуализация процессов рекурсивной функции:
При каждом рекурсивном вызове мы будем брать первый элемент массива из списка. Затем мы изменим значения этого элемента и снова вызовем функцию, но на этот раз передадим ей в качестве параметров array[:1] и array[1:]. На картинке видно, что, достигнув середины списка, мы будем иметь две его части одинакового размера. А уже к концу мы полностью переберём и модифицируем все элементы первого списка, и добавим их во второй список. Далее мы шаг за шагом реализуем эту функцию в коде.
Шаг 1: создаём массив
На данном этапе, наш массив имеет длину равную числу раз, когда начисляется процент. Каждый элемент содержит одинаковые данные, которые мы будем изменять рекурсивно.
Шаг 2: создаём функцию и базовое условие
Базовое условие будет учитывать два возможных сценария. Либо счётчик достигнул конца последовательности ( len(inputArr) == 0 ), либо мы погасили кредит раньше ( inputArr[-1][‘principal amount’] ).
Шаг 3: создаём выражение else и определяем переменные current, inputArray и outputArray
Шаг 4: если массив outputArray пуст, то берём первый элемент из массива входных данных и помещаем его в массив выходных данных без изменений.
Теперь оба массива выглядят как на картинке, которую вы видели выше, в момент первого вызова рекурсивной функции.
Шаг 5: если массив выходных данных не пуст, то изменяем все значения текущего элемента.
Шаг 6: добавляем переменную newCurrent к массиву outputArray
Шаг 7: вызываем рекурсивную функцию с новыми параметрами
Мы закончили! Так выглядит код целиком:
Чтобы убедиться, что код работает так, как мы задумали, давайте увеличим сумму платежа.
Если изменить сумму платежа на 2000, то при выводе должны получиться такие данные:
Такой код возвращает более чистый результат, чем при использовании цикла. Если бы мы использовали итеративный подход, то нам пришлось бы перебрать все 120 элементов, большинство из которых были бы бесполезны/пусты.
Заключение
На первый взгляд рекурсия может показаться сложной. Но в некоторых случаях, рекурсивный метод невероятно эффективен, если всё сделать правильно. Тем не менее, иногда лучше использовать циклы. Понимание обоих методов и умение эффективно их использовать поможет вам в работе и будет преимуществом на собеседовании.
Рекурсия и цикл, в чем разница? На примере Python
Цикл — это фундаментальный инструмент в программировании. Существует множество различных типов циклов, но почти все они выполнят одну базовую функцию: повторение определённых действий над данными, для их анализа или управления ими. Рекурсия, так же распространённый способ анализировать и манипулировать данными, как и цикл, но как правило, менее понятный и часто более запутанный. Почти все рекурсивные функции можно переписать в циклы, и наоборот. Тем не менее, каждый тип функции имеет свои преимущества и недостатки, и сегодня вы узнаете, в каких случаях применять тот или иной метод. В статье мы разберём следующие вопросы:
Начнём с метода, который кажется более простым из этих двух.
Циклы for
Цикл for используют для перебора последовательности данных (списка, кортежа, словаря, набора или строки). При достижении конца последовательности цикл завершается.
Например, вам нужно сложить числа от 1 до 5 и получить их сумму. Конечно, вы можете просто суммировать 1+2+3+4+5. Но, создать функцию намного удобнее, потому что вы сможете использовать её повторно, причём подставляя любые значения, даже если они не известны заранее.
Это будет выглядеть примерно так:
Для работы такого цикла, нам нужно хранить список всех чисел, чтобы мы могли перебирать элементы и складывать их в итоговое значение.
Вот как это выглядит в коде:
Запустив код, мы увидим, что все числа на своих местах и нам возвращается их сумма.
Вывод функции:
Рекурсия
Если функция вызывает сама себя, то это является признаком рекурсии. Одно из важнейших отличий рекурсии от цикла, это способ завершения рекурсивной функции. В приведённом выше примере цикл for завершается в конце последовательности, в которой он выполняется. А вот рекурсивная функция может продолжаться бесконечно, потому что она может не иметь последовательности данных. Вместо этого у рекурсивной функции есть так называемое базовое условие. Базовое условие определяет, когда цикл должен завершится.
Давайте попробуем решить предыдущую задачу рекурсивным способом. Визуально это выглядит так:
Каждый раз функция либо вызывает себя с новыми входными данными, либо возвращает значение.
Вот как это выглядит в коде:
Как видите мы передаём два значения: начальное и итоговое. При первом вызове функции итоговое значение равно 0, а начальное 5. Мы проверяем, является ли начальное число 0. Если нет, то вызываем функцию снова, но на этот раз мы меняем входное значение на 5–1 и 0+5, и повторяем этот процесс до тех пор, пока n не будет равно 0. После выполнения этого условия мы возвращаем итоговое значение (15).
Вычисление сложного процента рекурсией и циклом FOR
Давайте разберём более сложную задачу. Нужно определить стоимость кредита или инвестиции со сложным процентом. Чтобы это сделать, нам нужны следующие данные:
Формула расчёта сложного процента:
Так мы можем рассчитать всю сумму сразу. Но вместо этого, для расчёта мы используем цикл или рекурсию. В таком случае переменная времени (nt) будет обрабатываться в итерациях.
Давайте сразу создадим переменные, в которых будем хранить исходные числа и используем их в обоих методах:
Расчёт по сложной процентной ставке итеративно
Давайте сразу посчитаем общее количество платежей, чтобы упростить вычисление в цикле. Так как платежи ежемесячные, а количество лет равно 10, то результат будет 120, или 10*12. Теперь мы можем вычислять процент для каждого месяца и добавлять результат каждой итерации к основной сумме.
Так выглядит код:
Единственное различие между этим и предыдущим примерами заключается в том, что мы делаем на несколько вычислений больше во время каждой итерации. Также увеличилось число итераций с 5 до 120.
Результат наших вычислений:
Расчёт по сложной процентной ставке рекурсивным способом
В предыдущем примере последовательность данных равна 120, что отражает количество раз, когда основная сумма пересчитывается. Цикл прерывается по завершении последовательности. Рекурсивный метод позволяет нам поступить схожим образом, т.е. инициализировать счётчик и задать два условия.
Выполнить вычисление сложного процента. Добавить результат вычисления к общей сумме. Уменьшить значение счётчика на 1. Повторить те же действия, подставив новое значения для счётчика и общей суммы.
Возврат общей суммы
В предыдущем примере, цикл функции начинался со значения 5 и завершался при 0.
Здесь происходит тоже самое, только начальное значение теперь 120
Здесь мы либо снова вызываем функцию, либо возвращаем обновлённую общую сумму. Каждый раз вызывая функцию, значение счётчика уменьшается на 1. Возврат общей суммы происходит, когда счётчик равен 0.
Когда использовать рекурсию
Выбор между рекурсивным и итеративным методом может в значительной степени зависеть от языка, который вы используете, или от задачи, которую вы намерены решить. Например, в JavaScript рекурсия может привести к ошибкам stack frame errors, когда предел стека уже достигнут, а базовое условие ещё не выполнено. В таком случае, итеративный подход будет работать лучше.
Рассмотренный выше случай является хорошим примером того, когда рекурсия работает намного лучше, чем цикл.
Давайте представим, что помимо тех чисел, которые мы использовали в предыдущем примере, нам нужно учитывать и другие данные. Например, мы можем отслеживать то, как регулярные платежи влияют на срок кредита. Возможно, мы захотим остановить цикл до завершения последовательности. Если общее количество раз, когда начисляются проценты по кредиту равно 120, то и длина списка равна 120. Но, если сумма кредита будет равна 0 уже после 100 итераций, то в конце списка останется 20 неиспользуемых и ненужных элементов списка. Проблема дальнейшего усложнения сценария цикла заключается в том, что значения переменных, таких как сумма кредита, зависит от значения той же переменной на предыдущей итерации. Дело не в том, что это сложно реализовать, а в том, что это грязно.
Визуализация данной проблемы:
Рекурсивные структуры данных
Именно в таких случаях рекурсивные структуры данных особенно полезны. Структуру можно назвать рекурсивной, если её можно определить в терминах меньшей версии самой себя. Список является примером рекурсивной структуры данных.
Например, возьмём такой список:
Теперь, сделаем на его основе два меньших списка:
Если вывести оба списка, то мы увидим следующее:
Благодаря рекурсивным функциям и рекурсивными структурам данных мы можем изменить весь список или меньшую часть большего списка за раз. Итеративный подход решения подобной проблемы, позволяет изменить только одно значение в одном индексе за раз.
Пример того, как это сделать:
Сохранив маленькие части большого списка, мы можем вызвать ту же функцию (рекурсия) и отправить ей эти части (рекурсивная структура данных).
Вот как это работает на примере с вычислением сложного процента:
Наша функция в основном состоит из операторов if и else. Мы можем усложнить эту структуру если понадобится, но она и в таком виде делает всё что нам нужно. В итоге, мы хотим вернуть окончательные данные, которые покажут нам сумму кредита и размер текущего платежа на каждой итерации, когда начисляется процент.
Выходные данные:
Визуализация процессов рекурсивной функции:
При каждом рекурсивном вызове мы будем брать первый элемент массива из списка. Затем мы изменим значения этого элемента и снова вызовем функцию, но на этот раз передадим ей в качестве параметров array[:1] и array[1:]. На картинке видно, что, достигнув середины списка, мы будем иметь две его части одинакового размера. А уже к концу мы полностью переберём и модифицируем все элементы первого списка, и добавим их во второй список. Далее мы шаг за шагом реализуем эту функцию в коде.
Шаг 1: создаём массив
На данном этапе, наш массив имеет длину равную числу раз, когда начисляется процент. Каждый элемент содержит одинаковые данные, которые мы будем изменять рекурсивно.
Шаг 2: создаём функцию и базовое условие
Базовое условие будет учитывать два возможных сценария. Либо счётчик достигнул конца последовательности ( len(inputArr) == 0 ), либо мы погасили кредит раньше ( inputArr[-1][‘principal amount’] ).
Шаг 3: создаём выражение else и определяем переменные current, inputArray и outputArray
Шаг 4: если массив outputArray пуст, то берём первый элемент из массива входных данных и помещаем его в массив выходных данных без изменений.
Теперь оба массива выглядят как на картинке, которую вы видели выше, в момент первого вызова рекурсивной функции.
Шаг 5: если массив выходных данных не пуст, то изменяем все значения текущего элемента.
Шаг 6: добавляем переменную newCurrent к массиву outputArray
Шаг 7: вызываем рекурсивную функцию с новыми параметрами
Мы закончили! Так выглядит код целиком:
Чтобы убедиться, что код работает так, как мы задумали, давайте увеличим сумму платежа.
Если изменить сумму платежа на 2000, то при выводе должны получиться такие данные:
Такой код возвращает более чистый результат, чем при использовании цикла. Если бы мы использовали итеративный подход, то нам пришлось бы перебрать все 120 элементов, большинство из которых были бы бесполезны/пусты.
Заключение
На первый взгляд рекурсия может показаться сложной. Но в некоторых случаях, рекурсивный метод невероятно эффективен, если всё сделать правильно. Тем не менее, иногда лучше использовать циклы. Понимание обоих методов и умение эффективно их использовать поможет вам в работе и будет преимуществом на собеседовании.