《从入门到精通：蓝桥杯编程大赛知识点全攻略》（一）-递归实现指数型枚举、递归实现排列型枚举

本篇博客将聚焦于通过递归来实现两种经典的枚举方法：指数型枚举和排列型枚举。这两种枚举方式在计算机科学和算法竞赛中都有广泛应用，无论是在解题中，还是在实际工作中都极具价值。

目录

前言

斐波那契数列递归

递归实现指数型枚举

算法思路 

代码如下

递归实现排列型枚举

算法思路 

 代码如下

 总结

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前言

在编程的世界里，递归是一种优雅且强大的技术，它能让复杂问题变得更加简洁和易于理解。无论是数学中的公式推导，还是计算机科学中的算法设计，递归都扮演着不可或缺的角色。在数据结构与算法中，递归不仅能帮助我们高效地解决问题，还能展现出代码的简洁性和表达力。

本篇博客将聚焦于通过递归来实现两种经典的枚举方法：指数型枚举和排列型枚举。这两种枚举方式在计算机科学和算法竞赛中都有广泛应用，无论是在解题中，还是在实际工作中都极具价值。

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斐波那契数列递归

递归最经典的就是斐波那契数列，其中第1个数是1，第2个数是2，第3个数是前两个数字之和。 

 

java代码如下： 

package AcWingLanQiao;import java.util.*;public class 递归 {public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);int n = sc.nextInt();System.out.println(f(n));}public static int f(int n){if(n==1){ return 1;}if(n==2){ return 2;}return f(n-1)+f(n-2);}
}

 

递归实现指数型枚举

从 1∼n 这 n 个整数中随机选取任意多个，输出所有可能的选择方案。

输入格式

输入一个整数 n。

输出格式

每行输出一种方案。

同一行内的数必须升序排列，相邻两个数用恰好 1 个空格隔开。

对于没有选任何数的方案，输出空行。

数据范围

1≤n≤15

输入样例

3

输出样例

3
2
2 3
1
1 3
1 2
1 2 3

算法思路 

每一个位置都有两种情况，分别是选和不选。

当有n个数时，结果就有中情况。

当n为对的时候，上述对应的是递归搜索树。从第一个位置开始分两种情况，选和不选，后续每个位置一次类推。

我们用一个数组flag，数组下标表示从1到n，flag[i]表示该值在每个位置的状态，0表示还未考虑，1表示选，2表示这个位置不选；通过dfs深度优先搜索，用u来表示当前在哪个位置，先思考递归的出口，当当前位置u要大于n时（即u > n），就说明n个位置每个位置的情况都处理好了，就说明最后flag[i] = 1对应的下标就是结果所需的序列。

当u <= n时，我们只需处理两种情况，一种是选，一种是不选。当选时，将flag[u] = 1，然后递归的处理下一个位置dfs(u+1)，最后再恢复现场flag[u] = 0，即相当于是当前的位置都处理完了，将位置恢复为未处理，然后再走另一种情况；当不选时，将flag[u] = 2,后递归的处理下一个位置dfs(u+1)，最后再恢复现场flag[u] = 0。

代码如下

package AcWingLanQiao;
import java.io.*;
import java.util.*;public class 递归实现指数型枚举 {static PrintWriter pw = new PrintWriter(new OutputStreamWriter(System.out));static BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));static StreamTokenizer st = new StreamTokenizer(br);static int N = 16;/*状态数据，记录每个位置的当前状态0表示还未考虑1表示选它2表示不选它*/static int[] flag = new int[N];static int n;public static void main(String[] args)throws Exception {n = nextInt();dfs(1);pw.flush();}public static void dfs(int u){if(u > n){for(int i = 1;i <= n;i++){if(flag[i] == 1){pw.print(i+" ");}}pw.println();pw.flush();return;}flag[u] = 2;dfs(u+1);  //第一个分支不选flag[u] = 0;//恢复现场flag[u] = 1;dfs(u+1); //第二个分支选flag[u] = 0;}public static int nextInt() throws Exception {st.nextToken();return (int)st.nval;}
}

递归实现排列型枚举

把 1∼n 这 n 个整数排成一行后随机打乱顺序，输出所有可能的次序。

输入格式

一个整数 n。

输出格式

按照从小到大的顺序输出所有方案，每行 1 个。

首先，同一行相邻两个数用一个空格隔开。

其次，对于两个不同的行，对应下标的数一一比较，字典序较小的排在前面。

数据范围

1≤n≤9

输入样例

3

输出样例

1 2 3
1 3 2
2 1 3
2 3 1
3 1 2
3 2 1

注：字典序排序是一种按照字典中单词出现的顺序来排列元素的方法。在计算机科学中，它被用来比较两个字符串的大小关系，即比较它们从左到右第一个不同字符的ASCII值的大小关系。这种排序方式不仅适用于英文单词，也适用于任意字符串的比较。

算法思路 

 用整型数组arr来存储数列的结果，布尔类型数组flag，其中flag[i]若为true表示数字i已被使用，若为false表示数字i未被使用。使用深度优先搜索dfs来解决此问题。我们可以通过每个位置放置哪个数字来进行思考。

我们先来思考递归的出口，当当前位置u大于n时（即u > n），说明所有的位置上数字都以排好，所以此时只需打印arr数组，就可以得到结果。当n为3时，说明一个位置有3种情况，所以要有一个外层循环，然后来判断flag[i]是否被使用，未被使用则将当前位置复制为i即arr[u] = i，还需将该数字对应的flage数组设置为已使用即flag[i] = true，然后递归的处理下一个位置即dfs(u+1)，最后再进行回溯操作flag[i] = false。如果flag[i]已经被使用，则接着进行下一次数字进行判断，n个数字都被使用，也可说明数列已被排完序。

算法时间复杂度为O（n*n!）

 代码如下

import java.io.*;public class Main {static PrintWriter pw = new PrintWriter(new OutputStreamWriter(System.out));static BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));static StreamTokenizer st = new StreamTokenizer(br);static int N = 10;static int[] arr = new int[N];static boolean[] flag = new boolean[N]; //true表示用过 false表示未被用过static int n;public static void main(String[] args) throws IOException {n = nextInt();dfs(1);pw.flush();}public static void dfs(int u) {if(u > n){ //边界for(int i = 1; i<= n;i++){pw.print(arr[i]+" ");}pw.println();return;}//枚举每个分支for(int i = 1; i<= n;i++){if(!flag[i]){arr[u] = i;flag[i] = true;dfs(u+1);//恢复现场flag[i] = false;}}}public static int nextInt() throws IOException {st.nextToken();return (int) st.nval;}
}

代码输入

4

代码输出结果

1 2 3 4 
1 2 4 3 
1 3 2 4 
1 3 4 2 
1 4 2 3 
1 4 3 2 
2 1 3 4 
2 1 4 3 
2 3 1 4 
2 3 4 1 
2 4 1 3 
2 4 3 1 
3 1 2 4 
3 1 4 2 
3 2 1 4 
3 2 4 1 
3 4 1 2 
3 4 2 1 
4 1 2 3 
4 1 3 2 
4 2 1 3 
4 2 3 1 
4 3 1 2 
4 3 2 1 

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 总结

通过本篇博客的学习，我们可以看到递归作为一种经典的编程技巧，不仅能够简化问题的解决过程，还能提高代码的可读性和执行效率。递归在指数型枚举和排列型枚举中的应用，展示了它在不同场景中的灵活性与强大功能。

无论是初学者还是有一定编程经验的开发者，理解并掌握递归的精髓对于解决实际问题都有很大的帮助。希望通过这篇博客，能够带给大家一些启发，并鼓励大家在实际编程过程中善于运用递归，解锁更多的编程奥秘。