Текст лекции.

Лекция 34. Рекурсия и рекурсивные алгоритмы.

Краткая аннотация лекции.

В лекции рассматриваются основные понятия рекурсии в контексте разработки алгоритмов с помощью рекурсивной триады, дается представление о ресурсной эффективности и о методе оценки рекурсивных алгоритмов через подсчет вершин рекурсивного дерева.

Цель лекции: изучить понятие, виды рекурсии и рекурсивную триаду, научиться разрабатывать рекурсивную триаду при решении задач на языке C++.

Одной из идей процедурного программирования, которая оформилась в начале шестидесятых годов ХХ века, стало активное применение в практике программирования некоторого метода, основанного на организации серий взаимных обращений программ (функций) друг к другу. Вопросы об эффективности использования данного метода при разработке алгоритмических моделей актуальны и в настоящее время, несмотря на существование различных парадигм программирования, создание новых и совершенствование существующих языков программирования. Речь идет о рекурсивном методе в программировании, который рассматривается альтернативным по отношению к итерационному.

Рекурсия – это определение объекта через обращение к самому себе.

Рекурсивный алгоритм – это алгоритм, в описании которого прямо или косвенно содержится обращение к самому себе. В технике процедурного программирования данное понятие распространяется на функцию, которая реализует решение отдельного блока задачи посредством вызова из своего тела других функций, в том числе и себя самой. Если при этом на очередном этапе работы функция организует обращение к самой себе, то такая функция является рекурсивной.

Прямое обращение функции к самой себе предполагает, что в теле функции содержится вызов этой же функции, но с другим набором фактических параметров. Такой способ организации работы называется прямой рекурсией. Например, чтобы найти сумму первых n натуральных чисел, надо сумму первых чисел сложить с числом n, то есть имеет место зависимость: . Вычисление происходит с помощью аналогичных рассуждений. Такая цепочка взаимных обращений в конечном итоге сведется к вычислению суммы одного первого элемента, которая равна самому элементу.

При косвенном обращении функция содержит вызовы других функций из своего тела. При этом одна или несколько из вызываемых функций на определенном этапе обращаются к исходной функции с измененным набором входных параметров. Такая организация обращений называется косвенной рекурсией. Например, поиск максимального элемента в массиве размера n можно осуществлять как поиск максимума из двух чисел: одно их них – это последний элемент массива, а другое является максимальным элементом в массиве размера . Для нахождения максимального элемента массива размера применяются аналогичные рассуждения. В итоге решение сводится к поиску максимального из первых двух элементов массива.

Рекурсивный метод в программировании предполагает разработку решения задачи, основываясь на свойствах рекурсивности отдельных объектов или закономерностей. При этом исходная задача сводится к решению аналогичных подзадач, которые являются более простыми и отличаются другим набором параметров.

Разработке рекурсивных алгоритмов предшествует рекурсивная триада – этапы моделирования задачи, на которых определяется набор параметров и соотношений между ними. Рекурсивную триаду составляют параметризация, выделение базы и декомпозиция.

На этапе параметризации из постановки задачи выделяются параметры, которые описывают исходные данные. При этом некоторые дальнейшие разработки решения могут требовать введения дополнительных параметров, которые не оговорены в условии, но используются при составлении зависимостей. Необходимость в дополнительных параметрах часто возникает также при решении задач оптимизации рекурсивных алгоритмов, в ходе которых сокращается их временная сложность.

Выделение базы рекурсии предполагает нахождение в решаемой задаче тривиальных случаев, результат для которых очевиден и не требует проведения расчетов. Верно найденная база рекурсии обеспечивает завершенность рекурсивных обращений, которые в конечном итоге сводятся к базовому случаю. Переопределение базы или ее динамическое расширение в ходе решения задачи часто позволяют оптимизировать рекурсивный алгоритм за счет достижения базового случая за более короткий путь обращений.

Декомпозиция представляет собой сведение общего случая к более простым подзадачам, которые отличаются от исходной задачи набором входных данных. Декомпозиционные зависимости описывают не только связь между задачей и подзадачами, но и характер изменения значений параметров на очередном шаге. От выбранных отношений зависит трудоемкость алгоритма, так как для одной и той же задачи могут быть составлены различные зависимости. Пересмотр отношений декомпозиции целесообразно проводить комплексно, то есть параллельно с корректировкой параметров и анализом базовых случаев.