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循环、迭代与递归

来源:用户上传      作者:方悦

  摘要:该文对比了循环、迭代与递归在概念、用法和性质上的异同,以阶乘和Fibonacci数列为例在c语言和汇编语言环境中进行说明。
  关键词:循环;迭代;递归;阶乘;斐波那契数列
  中图分类号:TP311 文献标识码:A
  文章编号:1009-3044(2020)06-0055-03
  任何复杂的事物都是由简单的东西发展演变而来的,让我们来从头说起。这里最初始的概念是重复/反复(repeat),意思是一遍又一遍(again and again),是相对于“只做一遍”而言的。从强调“行为次数”到以“执行路径”为关注点,我们引入了循环。循环(100p)的概念源自对环(cycle)这种物理形状的逻辑抽象,用于形容运行过程的周而复始。在计算机程序设计中,“循环”这一术语指的是一种专门的控制结构。特征是重复执行循环体中的语句,比一般情况下的顺序执行复杂一些,需要跳转命令和条件判断组合实现。循环侧重于解决问题的过程,至于方法,主要有迭代和递归两种。根据《简明数学词典》的定义,迭代(Iteration)指的是重复执行一系列的运算步骤,直到求得最终结果,特点是每一次迭代得到的结果都作为下一次迭代的初始值。在计算机领域,上述“一系列的运算步骤”如果用“子程序”这个词来代替就容易理解了。在此,迭代是用重复更替的方法,实现了更新变量数值的目的。有别于直接法(或者称为一次解法),即一次性解决问题。讲完了迭代,再来看递归。不过在谈递归之前,引入另外一个词:递推。递推与递归,一字之差,却有不同,我们先看区别。从字面来简单理解,递推就是“以此类推”的意思。根据《中国中学教学百科全书·数学卷》定义,递推是将复杂运算化简为若干步重复的简单运算。听起来有一些抽象。其实递推本是一个数学概念,源于数列。我们知道,如果数列{an}的第n项依靠其前一项或几项确定,这种关系就叫递推。例如:经典的等差数列an=an-1+d、等比数列an=aa-1q、斐波那契数列(Fibonacci Sequence)an=an-1+an-2(n>=3,a1=1,a2=1),等。在计算机科学中,这种由初值求终值的递推式理所当然用迭代法来实现。
  那么什么是递归呢?维基百科(Wikipedia)给出了这样的诠释:Recursion is the process of repeating items in a self-similarway.意思是说递归f或递推)就是用自相似的方法进行重复。何为“自相似”?根据《数学辞海·第五卷》定义,当该集的任一个局部放大适当倍数后,它的形状将会和其原来的整体相一致。如何做到这一点呢?在数学与计算机科学中,递归通过在函数(子程序)的定义中使用函数(子程序)自身这种方法实现。后面的例子中我们将会看到,递归的求解包含“遞推”和“回归”两个过程。有趣的是,我们发现递推和递归的英文都是Recursion,二者是不做区分的,都是指用相同的方法进行自我更替。举个大家熟悉的例子:从前有座山,山里有座庙,庙里有个和尚讲故事,讲的什么呢?从前有座山,山里有座庙,庙里有个和尚讲故事,讲的什么呢?从前有座山,山里有座庙,庙里有个和尚讲故事,讲的什么呢?……根据定义,这是典型的递归,同时也是一种递推,在此过程中用到了迭代。在中文的语境,递推暗含方向朝前(forward),而递归描述的是方向往回(back)。递归和递推的共同点在于“递”,强调使用相同算法更新迭代,所以二者在英文中是用分形来定义的。事实上,从严格的意义上讲,递归除了有一般的自递归,还包括互递归。互递归,是通过调用其他函数间接地调用自身的过程。此外,在C语言中,还有一个嵌套函数的概念。所谓嵌套函数,指的是在某些情况下,可能需要将某函数作为另一函数的参数使用,这一函数就是嵌套函数。在一个函数被调用的过程中又调用另一个函数,这就是函数的嵌套调用。特别的,如果是函数本身嵌套调用函数本身,那就是函数递归调用了。递归调用是嵌套调用的特殊情形,递归调用的本质就是对同一个子程序(函数)的嵌套调用。接下来我们以c语言和汇编语言条件下求阶乘n!为例。
  可以很清楚地看到,C语言中的循环在汇编环境下是用简单的:比较指令cmp+跳转指令(如jmp)的组合来实现的,这与我们下面谈到的递归方法有所不同。
  这里略微复杂一些,C语言中的递归调用factorial(n-1)是用call指令完成的。我们知道,call调用一个子程序的步骤是push+jump,即在堆栈中先用eax保存参数n-1,再跳转到函数入口f013813C0)循环调用.factorial。此过程与迭代的相同之处是都含有计数器和参数的变化、并且都有出口条件保iiEN环次数有限,不同的地方是:迭代过程更新的是所求未知量,循环结束就能求得目标结果;递归过程由两部分组成,其分界线是到达函数出口(01381403)。前半部分压栈操作(call)完成的只是参数的准备工作(1、2、3、……、n),后半部分弹栈操作(retn)完成的才是实际计算(resuh=lx2x3x……×n)。从形式上可以看出,迭代一般只是“0型”的循环结构,而递归则是“8型”的循环结构,换句话说是由两个循环连接组成的,见图1:子程序的调用过程。
  我们发现,递归主要分为两步,第一步是从目标出发回溯到源头,称为回归。第二步是从源头出发逐步回代达到目标,称为递推。这就必须保存子程序的变量、参数与返回地址,使程序能够返回到调用处继续执行。这一步是通过栈来实现的,做法是将函数的返回地址(也称为“断点”)即该函数下一条待执行指令的地址压栈。反复call(调用)子程序相当于是“回归”过程,多次执行ret(返回)指令就相当于“递堆”过程。每一个call都会有一个ret与之对应,并且是某一级递归返回到调用它的那一级,而不是直接返回到main()函数中的初始调用部分。虽然每一级递归都有自己的变量和参数,但是函数代码并不会复制,变化的主要是栈区的数据,下面我们用图示来进一步观察和分析。   递归算法实质就是一个函数不断调用自身的过程,在调用过程中不断地将局部变量、函数参数和返回地址压人栈区,当返回时再将栈恢复到每一次调用前的状态,每一层调用过程栈帧中存放的返回地址都是相同的(013813F9)。在整个的返回阶段,始终以EAX寄存器作为桥梁,反复和栈交换数据,不断地将中间結果保存在返回值中,从而实现参数的传递和结果的返回。
  由此可见,递归确实是一种奇妙的思维方式。其优点是很显然的:容易理解,容易编程。不过,PeterDeutsch(彼得·道奇)曾说:To Iterate is Human,to Recurse,Divine.(用迭代的是人,用递归的,是神。)他想表达的意思是:递归虽好,能够用对却不容易。当我们面对一个复杂问题的时候,应当想想能否将其转化为较为简单的同类问题呢?可以的话,就先转换为简单的同类问题来解决,然后再利用简单的同类问题解法来解决复杂的同类问题,这就是递归思维方式的精髓所在。
  递归的使用是有条件的。只有当算法存在预期的收敛效果时,采用递归算法才是可行的,否则,就不能使用递归算法。从数学角度讲,有这几种表达方式:函数具备收敛性=有确定的(或有限的)极限=极限是(确定的点或有限的数),对于计算机来说也一样,要求约束条件必须收敛。简而言之,循环次数是有限的,即有一个明确的边界条件或临界点,作为递归出口。为做到这一点,递归函数中必须包含终止递归的语句。通常递归函数会使用一个if条件语句或其他类似语句以便当函数参数达到某个特定值(如上例的n=1)时结束递归调用。
  递归和循环是两种不同的解决问题的思路。单从算法设计上讲,递归和循环并无优劣之分。然而,在编程开发中,由于函数调用的开销,递归常常会带来性能问题,特别是在求解规模不确定的情况下;而循环因为没有函数调用开销,所以效率会比递归高。我们以计算Fibonacci(斐波那契)函数为例来说明。
  对于应用程序而言,时间开销和空间开销是两个重要的考察项目。从时间的角度来看,递归存在计算速度慢、执行时间长的弊端,时间复杂度0(2n)呈现指数级的增长,相比于循环的线性变化0(n)要高得多,原因在于不必要的重复计算。下图是n=5时的递归树(recursion tree),可以看出虚线框中Fibonacci(2)的计算用到了三次,同样的Fibonacci(3)的计算用到了两次,显然我们进行了不少的重复运算。不得不考虑到,当n越大时,情况越严重。
  从空间的角度来看,循环使用的是堆空间,而递归使用的是栈空间。循环占用的内存是一次性的,也就是O(1)的空间复杂度,而对于递归(不考虑尾递归优化的情况),每次函数调用都要压栈,那么空间复杂度是O(n),和递归次数呈线性关系。
  综上所述,循环、迭代与递归、递推这几个概念既有联系,又有区别。它们是人们解决复杂问题的思想方法,无论是在阅读还是在表达时,不管是在学习还是在工作中,都应做到准确理解和正确使用。
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