遞歸算法和動態(tài)規(guī)劃的關(guān)系是什么呀？遞歸方法是算法本身的調(diào)用，動態(tài)規(guī)劃是把一個問題分解成幾個子問題，把大問題的解分解成子問題的解。動態(tài)規(guī)劃有時可以通過遞推來實現(xiàn)，遞推通常用于求解優(yōu)化問題。C語言中的遞歸

遞歸算法和動態(tài)規(guī)劃的關(guān)系是什么呀？

遞歸方法是算法本身的調(diào)用，動態(tài)規(guī)劃是把一個問題分解成幾個子問題，把大問題的解分解成子問題的解。動態(tài)規(guī)劃有時可以通過遞推來實現(xiàn)，遞推通常用于求解優(yōu)化問題。

C語言中的遞歸程序可以用非遞歸算法實現(xiàn)嗎？

是的，所有遞歸都可以用循環(huán)和堆棧等價重寫。

如何將C語言的遞歸學(xué)好？

老實說，除了貪心算法，動態(tài)規(guī)劃等算法使用遞歸更容易，最好不要使用遞歸。首先，遞歸代價太高。其次，C語言是一種過程語言，它是自上而下一步一步地執(zhí)行的，因此使用迭代可以更好地理解邏輯。如果你堅持學(xué)習(xí)遞歸的藝術(shù)（是的，好的遞歸是藝術(shù)的體現(xiàn)），學(xué)習(xí)函數(shù)式語言。建議使用LISP。

如何理解遞歸，回溯，動態(tài)規(guī)劃等算法？

遞歸比較簡單，是遞歸的逆算法。例如，給定a（10）和a（n）=f（a（n1）），讓您找到a（1）?；厮菔且环N必須用于深度優(yōu)先搜索的方法。建議大家看一看“八皇后問題”，看完后要理解。動態(tài)規(guī)劃是一種以空間換時間的算法，即占用大量內(nèi)存，但具有較高的時間效率。建議你看看“攔截導(dǎo)彈”問題和“0/1背包問題”。先看動態(tài)規(guī)劃的問題，再了解概念比較好

遞歸，簡單重復(fù)，計算量大。分而治之，獨立解決問題，分而治之，顧名思義。動態(tài)規(guī)劃算法通常采用自下而上的方法求解每個子問題，而貪婪算法通常采用自上而下的方法求解子問題，動態(tài)規(guī)劃可以找到問題的最優(yōu)解，但是貪心不能保證問題的最優(yōu)解

memo方法是動態(tài)規(guī)劃方法的一種變形。與動態(tài)規(guī)劃算法不同，memo方法的遞推方式是自頂向下的，而動態(tài)規(guī)劃算法是自下而上的。例如：LCS問題：當(dāng)席= YJ，C[I，J]只需要知道C[I-1，J-1 ]，而不是C[I，0 ]～C[I，J-1 ]和C[I-1，J]～C[I-1，N]。當(dāng)只需要一個LCS時，一些C[P，q]可能不會在整個溶液過程中使用。一般情況下，當(dāng)一個問題可以用動態(tài)規(guī)劃來求解時，二維數(shù)組中相當(dāng)數(shù)量的元素不會用到整個計算中。我們不需要遞歸地逐個計算二維數(shù)組中的元素。使用memo方法：數(shù)組中的元素只在需要計算時才計算，并且計算是遞歸的。計算完這些值后，將保存這些值以用于其他目的。例如：LCs的問題：首先，將C[I，0]（0≤I≤m）和C[0，J]（1≤J≤n）初始化為0。其余的m×nc[I，J]都初始化為-1。計算C[I，J]L2（x，y，I，J，C）的遞歸算法LCS（memo方法）：如果x[I]=y[J]，檢查C[I-1，J-1]，如果C[I-1，J-1]>-1（計算），將C[I-1，J-1]1賦值給C[I，J]，并返回。如果C[I-1，J-1]=-1（尚未計算），則遞歸調(diào)用LCS L2（x，y，I-1，J-1，C）計算C[I-1，J-1]，然后將C[I-1，J-1]1賦給C[I，J]，并返回。如果x[i]1，y[J]，檢查C[i-1，J]和C[i，J-1]。如果兩者都大于-1（已計算），則將Max{C[I-1，J]，C[I，J-1]}賦給C[I，J]，并返回。如果C[I-1，J]，C[I，J-1]中的一個等于-1（尚未計算），或者兩者都等于-1，則遞歸調(diào)用LCS，L2計算它，然后將Max{C[I-1，J]，C[I，J-1]}賦值給C[I，J]。如果大量的子問題不需要解決，memo方法可以節(jié)省時間。但是當(dāng)只需要計算少數(shù)或全部子問題時，遞歸方法比memo方法（如矩陣乘法、最優(yōu)二叉搜索樹）要好