想要计算一个二叉树的深度，我们先可以拆成求根结点的左右子树的深度；而根结点的左右子树的深度又可拆成求根左结点的左右子树深度和根右结点的左右子树的深度。这样一层一层给套下去，很容易想到递归。明确每一步重复的任务: 计算节点左右子树的深度，并取其最大值。确认递归的形参和返回值： 形参肯定为某节点的地址，不然算谁的子树高度呢！ 返回值当然为当前子树的最大深度。这里注意，我们算出了节点的左右子树深度的最大
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2024-01-19 22:51:19
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# 如何用递归求解Java树的深度
## 引言
在Java编程中，树是一种常见的数据结构，它由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点，树的深度是指从根节点到最远叶子节点的路径的长度。求解树的深度是一道经典的算法问题，使用递归是一种常见而有效的解决方法。本文将教会你如何使用递归来求解Java树的深度。
## 整体流程
下面是求解树深度的整体流程，我们将使用递归的方式来进行求解。
```merm
原创
2024-02-05 06:46:34
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题目描述给定一个非空二叉树，返回其最大路径和。本题中，路径被定义为一条从树中任意节点出发，达到任意节点的序列。该路径至少包含一个节点，且不一定经过根节点。 示例1： 示例2：解题思路遇到二叉树的题，如果能用递归就尽量递归吧。 首先回顾递归三步骤： 1、递归终止条件及返回值 2、递推条件 3、返回值分析处理 具体到这道题，采用递归的三个步骤具体化为： 1、递归终止条件为节点为空，返回值为0 2、递推
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2023-12-10 08:33:41
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文章目录一. 介绍1. 满二叉树2. 完全二叉树3. 二叉搜索树4. 平衡二叉搜索树二. 二叉树前中后序遍历三. 二叉树定义1. 链式存储2. 顺序存储四. 二叉树递归遍历1. 前序遍历实现2. 中序遍历实现3. 后序遍历实现五. 二叉树迭代遍历 一. 介绍1. 满二叉树满二叉树：如果一棵二叉树只有度为0的结点和度为2的结点，并且度为0的结点在同一层上，则这棵二叉树为满二叉树，也可以说深度为k，
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2023-12-06 18:57:09
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决策树实现上一篇博客记录了决策树构建的基本思想和构建的主要流程，这篇博客将介绍Python2.7下决策树算法的具体实现。1.递归构建思路 决策树构建的思路非常清晰，由函数treeGrow(dataset)的递归来实现决策树左右子树的构建，构建的顺序为1->2->3->4->5->6->7，与使用其他语言实现决策树算法没有差别。利用Python中的字典数据类型，
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2023-10-09 10:37:40
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一、初识递归1、递归的定义在一个函数里再调用这个函数本身，这种魔性的使用函数的方式就叫做递归。2、递归的深度递归函数如果不受到外力的阻止会一直执行下去。每一次函数调用都会产生一个属于它自己的名称空间，如果一直调用下去，会造成名称空间占用太多内存。于是python为了杜绝类似内存溢出现象，强制将递归层数控制在了998。def func():
print(1)
func()
func()
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2023-10-09 10:09:03
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# Python递归树解析及示例
## 1. 引言
递归是计算机科学中的重要概念，广泛应用于算法设计和编程中。递归树是一种图形化的演示方式，用于解释和分析递归算法。本文将介绍递归树的概念，讨论其在Python中的应用，并通过示例代码详细说明递归树的构建与解析过程。
## 2. 递归树的概念
递归树是一种树形结构，用于直观地表示递归算法的执行过程。在递归算法中，问题会被逐步分解为规模更小的子
原创
2023-09-16 04:08:57
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python中简单的递归类似于这样：
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2023-05-31 20:45:44
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1.初识递归函数1.什么是递归函数： 在函数内部有直接或间接调用函数本身的函数就是递归函数，例如：def fun_test():
return fun_test() # 在函数内部调用函数本身
fun_test()当然，执行这段代码时会出现报错：RecursionError: maximum recursion depth exceeded 翻译过来就是：递归错误：超出最大递归深度，同时
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2024-06-24 06:12:51
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在Python程序中，递归是一个常用的方法，但深度过大的递归调用会导致性能问题，甚至抛出“RecursionError”。在这篇文章中，我将详细介绍如何处理“Python递归深度”问题，内容涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与扩展应用等方面。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保所有的前置依赖都已安装到位。以下是我们所需的环境信息。
### 前置依赖安装
| 依赖名称
前言：用过python递归的同学可能都碰到过：RecursionError: maximum recursion depth exceeded while getting the str of an object，显而易见超过递归深度了，那么python的递归深度到底是多少呢？有没有一个标准呢？今天来简单聊聊python的递归深度问题；否则老板给了一个需求，还需要犹豫半天到底要不要用递归解决，个人
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2023-10-13 20:43:30
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1，#递归函数
# 了解什么是递归 ： 在函数中调用自身函数
# 最大递归深度默认是997/998 —— 是python从内存角度出发做得限制#RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
# 递归的错误，超过了递归的最大深度# import sys
# sys.setrec
写在前面：python是高级语言，相对于java,c等语言便捷性和可读性大大提高，笔者从基础开始接触python语法。题意分形几何的基本思想： 局部是整体成比例缩小后的形态，客观事物具有相似的层次结构， 局部与整体在统计意义上具有相似性。 总而言之，就是将局部放大后的图形与先前图形相似。递归函数的必备因素： 重复单元、停止条件（各函数逐层结束运算，返回计算结果）补充turtle库基础操作： tur
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2023-09-03 08:40:55
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递归: 在函数的定义中，函数内部的语句调用函数本身。1、递归的原理学习任何计算机语言过程中，“递归”一直是所有人心中的疼。不知你是否听过这个冷笑话：“一个面包，走着走着饿了，于是就把自己吃了”。常理推断，特别是解释型语言，当程序执行函数内部的语句时，这个函数还没有定义完，没定义完怎么可以调用本身呢。但实质上，当你执行函数内部的语句时，一定有函数外部的语句调用了这个函数，此时该函数的所有代码和语句，
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2023-11-29 13:43:28
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导读这篇文章主要介绍了Python实现链表反转的方法,结合实例形式分析了Python迭代法与递归法实现链表反转的相关操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python实现链表反转的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：Python实现链表反转链表反转（while迭代实现）：•链表的反转引入一个cur_node变量，表示当前节点；同时需要引入一个变量new_link表示反转后的新链表
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2023-08-24 15:07:03
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简介递归(recursion)是一种解决问题的方法，它把一个问题分解为越来越小的子问题，直到问题的规模小到 可以被很简单直接解决。通常为了达到分解问题的效果，递归过程中要引入一个调用自身的函数。乍一看，递归算法并没有什么特别的地方，但是，利用递归我们能够写出极为简明的解决问题的方 法，而且如果不用递归，这些问题将具有很大的编程难度。递归的性质递归算法必须有个基本结束条件;递归算法必须改变自己的状态
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2023-11-02 09:10:54
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## 深度优先遍历多叉树的实现
当你接触到树形结构时，可能会对如何遍历多叉树产生疑问。在这篇文章中，我会引导你了解如何使用 Java 实现多叉树的深度优先遍历，并且用递归算法来实现。我们会详细了解每一步的流程，必要的代码，以及相关的图示。
### 一、实现流程
在进行多叉树的深度优先遍历之前，我们需要明确一些流程。请查看下表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-15 09:03:55
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MySQL使用函数进行递归查询计算嵌套树深度时间: 2021年03月27日问题需求: 给定一个组织部门的id, 计算这个组织部门深度数据库使用MySQL, 计算嵌套组织的深度有两个办法:外部代码循环查询(不推荐)使用MySQL函数和存储过程进行递归查询使用MySQL函数和存储过程计算嵌套组织深度CREATE TABLE `organization` (
`id` BIGINT NOT NULL
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2021-03-28 09:45:04
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初识递归递归的定义——在一个函数里在调用这个函数本身递归的最大深度——997怎么怎么证明‘997’这个理论呢？这里我们可以做个实验： def foo(n):
print(n)
n += 1
foo(n)
foo(1) 由此我们可以看出，未报错之前能看到的最大数字就是997.当然了，997是python为了我们程序的内存优化所设定的一个默认值，我们当然还可以通过一些手段去
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2023-12-07 08:33:07
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递归是什么递归，从原理上来说就是函数调用自身的行为Python3出于善意的保护，对递归深度默认是有限制的，位100x，所以上面的代码才会停下来可以自己设置递归的深度，代码如下>>> import sys
>>> sys.setrecursionlimit(10000)#将递归深度限制为10000层用递归求阶乘正胜数阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数函
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2023-10-22 08:42:38
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