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「涨薪秘籍」
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01 | 为什么要学习数据结构和算法?
02 | 如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?
03 | 复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗?
04 | 复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
05 | 数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?
06 | 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?
07 | 链表(下):如何轻松写出正确的链表代码?
08 | 栈:如何实现浏览器的前进和后退功能?
09 | 队列:队列在线程池等有限资源池中的应用
10 | 递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?
11 | 排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?
12 | 排序(下):如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素?
13 | 线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?
14 | 排序优化:如何实现一个通用的、高性能的排序函数?
15 | 二分查找(上):如何用最省内存的方式实现快速查找功能?
16 | 二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?
17 | 跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合?
18 | 散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?
19 | 散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?
20 | 散列表(下):为什么散列表和链表经常会一起使用?
21 | 哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库?
22 | 哈希算法(下):哈希算法在分布式系统中有哪些应用?
23 | 二叉树基础(上):什么样的二叉树适合用数组来存储?
24 | 二叉树基础(下):有了如此高效的散列表,为什么还需要二叉树?
25 | 红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?
26 | 红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树
27 | 递归树:如何借助树来求解递归算法的时间复杂度?
28 | 堆和堆排序:为什么说堆排序没有快速排序快?
29 | 堆的应用:如何快速获取到Top 10最热门的搜索关键词?
30 | 图的表示:如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系?
31 | 深度和广度优先搜索:如何找出社交网络中的三度好友关系?
32 | 字符串匹配基础(上):如何借助哈希算法实现高效字符串匹配?
33 | 字符串匹配基础(中):如何实现文本编辑器中的查找功能?
34 | 字符串匹配基础(下):如何借助BM算法轻松理解KMP算法?
35 | Trie树:如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能?
36 | AC自动机:如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能?
37 | 贪心算法:如何用贪心算法实现Huffman压缩编码?
38 | 分治算法:谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
39 | 回溯算法:从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想
40 | 初识动态规划:如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题?
41 | 动态规划理论:一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题
42 | 动态规划实战:如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能?
43 | 拓扑排序:如何确定代码源文件的编译依赖关系?
44 | 最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路径的?
45 | 位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?
46 | 概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?
47 | 向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统?
48 | B+树:MySQL数据库索引是如何实现的?
49 | 搜索:如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能?
50 | 索引:如何在海量数据中快速查找某个数据?
51 | 并行算法:如何利用并行处理提高算法的执行效率?
52 | 算法实战(一):剖析Redis常用数据类型对应的数据结构
53 | 算法实战(二):剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法
54 | 算法实战(三):剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法
55 | 算法实战(四):剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法
56 | 算法实战(五):如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统?
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数据结构与算法之美
小册名称:数据结构与算法之美
### 10 | 递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”? 在数据结构与算法的世界中,递归是一种强大而优雅的问题解决策略,它通过将问题分解为更小、更易于管理的子问题来逐步逼近解决方案。本章节将深入探讨递归在解决实际问题中的应用,特别是如何通过简洁的递归逻辑,在复杂的关系网络中快速定位“最终推荐人”。我们将以一个典型的场景为例——在一个多层级的推荐系统中,如何仅通过几行代码就追踪到每个成员的最终推荐者。 #### 引言 在许多业务场景中,如社交网络、分销系统、员工推荐计划等,成员之间往往通过推荐关系相互连接,形成一张错综复杂的网络图。这张图不仅记录了成员间的直接推荐关系,还隐含了更深层次的间接关系。在这样的背景下,如何高效地查询某个成员的“最终推荐人”(即没有推荐人的那个人)成为了一个关键问题。递归,凭借其天然的“自引用”特性,成为了解决此类问题的理想工具。 #### 递归基础 在深入探讨具体实现之前,我们先简要回顾递归的基本概念。递归是一种函数自我调用的过程,它通常包含两个关键部分:**基准情形**(base case)和**递归步骤**(recursive step)。基准情形是递归的终止条件,它定义了何时停止递归调用;而递归步骤则是将问题分解为更小问题的过程,直到达到基准情形。 #### 问题定义 假设我们有一个员工推荐系统,每个员工可能有一个或多个直接推荐人,但只有一个最终推荐人(即没有推荐人的员工)。我们的目标是编写一个函数,输入任意员工的ID,返回该员工的最终推荐人ID。 #### 数据结构设计 为了简化问题,我们假设员工信息存储在一个字典中,其中键是员工ID,值是一个包含直接推荐人ID列表的字典。例如: ```python employees = { 'A': ['B', 'C'], 'B': ['D'], 'C': [], 'D': ['E'], 'E': [] } ``` 在这个例子中,员工A推荐了B和C,B推荐了D,D推荐了E,而C和E没有推荐任何人。因此,E是最终推荐人之一(因为C也没有推荐人,但在这个场景中我们只关注找到一条路径上的最终推荐人)。 #### 递归解决方案 接下来,我们将使用递归来实现查找最终推荐人的功能。我们的递归函数将遵循以下逻辑: 1. **基准情形**:如果当前员工没有推荐人(即推荐人列表为空),则该员工即为最终推荐人,返回其ID。 2. **递归步骤**:如果当前员工有推荐人,则递归地调用该函数,传入任意一个推荐人的ID作为参数,直到找到最终推荐人。 注意:由于我们只需要找到一条路径上的最终推荐人,因此可以随机选择一个推荐人进行递归,这简化了问题但可能不是最优解(如果考虑所有路径上的最终推荐人)。 ```python def find_ultimate_referrer(employee_id, employees): # 基准情形:如果没有推荐人,则返回当前员工ID if not employees[employee_id]: return employee_id # 递归步骤:随机选择一个推荐人并递归查找 referrer = employees[employee_id][0] # 选择第一个推荐人 return find_ultimate_referrer(referrer, employees) # 测试代码 print(find_ultimate_referrer('A', employees)) # 输出: E ``` #### 递归的优雅与陷阱 上述代码展示了递归的简洁与强大。仅用三行代码(不包括测试代码和注释),我们就实现了复杂的功能。然而,递归也有其潜在的问题,如栈溢出(当递归深度过大时)和重复计算(对于某些问题,可以通过记忆化递归来避免)。 在本例中,由于我们假设了员工推荐关系不会形成环(即不存在员工A推荐B,B又推荐A的情况),因此避免了栈溢出的风险。但在实际应用中,处理复杂关系网络时,应谨慎考虑这些因素。 #### 扩展应用 递归不仅限于查找最终推荐人。在数据结构与算法中,递归广泛应用于排序(如快速排序、归并排序)、搜索(如深度优先搜索DFS)、分治策略(如归并排序、快速选择算法)等多个领域。掌握递归思维,能够帮助我们更灵活地解决各种复杂问题。 #### 结论 通过本章节的学习,我们了解了递归在解决“最终推荐人”问题中的应用。递归以其独特的自引用特性,使得我们能够以简洁的代码实现复杂的功能。同时,我们也认识到递归的潜在风险,并学会了如何在实际应用中避免这些问题。希望读者能够掌握递归的精髓,将其灵活应用于更广泛的场景中,享受算法之美。
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