「java递归找」递归JAVA
今天给各位分享java递归找的知识，其中也会对递归JAVA进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
JAVA递归找所有子集
package web;
import java.util.ArrayList;
public class SubsetGenerator
{
int[] indexs = null;
int COUNT = 1;// choose how many to be combination
ArrayListString list = new ArrayListString ();
private String subsets;
public SubsetGenerator( String subsets )
{
this.subsets = subsets;
}
public ArrayListString getSubsets ( int... params )
{
if(params.length == 0)
{
indexs = new int[subsets.length ()];
params = new int[2];
params[0] = 0;
params[1] = -1;
list.add ("");
}
params[1]++;
if(params[1] COUNT - 1)
{
return list;
}
for( indexs[params[1]] = params[0]; indexs[params[1]] subsets.length (); indexs[params[1]]++ )
{
getSubsets (indexs[params[1]] + 1, params[1]);
if(params[1] == COUNT - 1)
{
String temp = "";
for( int i = COUNT - 1; i = 0; i-- )
{
temp += subsets.charAt (indexs[params[1] - i]);
}
list.add (temp);
}
}
if(COUNT subsets.length () params[0] == 0)
{
COUNT++;
getSubsets (0, -1);
}
return list;
}
}
package web;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
public class SubsetGeneratorTester
{
public static void main ( String[] args )
{
SubsetGenerator generator = new SubsetGenerator ("rum");
ArrayListString subsets = generator.getSubsets ();
Collections.sort (subsets);
if(!"[, m, r, rm, ru, rum, u, um]".equals (subsets.toString ()))
{
System.err.println ("Expected: [, m, r, rm, ru, rum, u, um]");
}
else
{
System.err.println ("Congratulations !");
System.out.println ("Your result is: " + subsets);
}
}
}
java二分法查找的递归算法怎么实现
什么是二分查找？
二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。
二分查找优缺点
优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；
其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。
因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。
使用条件：查找序列是顺序结构，有序。
过程
首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。
利用循环的方式实现二分法查找
public class BinarySearch {
public static void main(String[] args) {
// 生成一个随机数组 int[] array = suiji();
// 对随机数组排序 Arrays.sort(array);
System.out.println("产生的随机数组为： " + Arrays.toString(array));
System.out.println("要进行查找的值： ");
Scanner input = new Scanner(System.in);
// 进行查找的目标值 int aim = input.nextInt();
// 使用二分法查找 int index = binarySearch(array, aim);
System.out.println("查找的值的索引位置： " + index);
}
/** * 生成一个随机数组 *
* @return 返回值，返回一个随机数组 */
private static int[] suiji() {
// random.nextInt(n)+m 返回m到m+n-1之间的随机数 int n = new Random().nextInt(6) + 5;
int[] array = new int[n];
// 循环遍历为数组赋值 for (int i = 0; i array.length; i++) {
array[i] = new Random().nextInt(100);
}
return array;
}
/** * 二分法查找 ---循环的方式实现 *
* @param array 要查找的数组 * @param aim 要查找的值 * @return 返回值，成功返回索引，失败返回-1 */
private static int binarySearch(int[] array, int aim) {
// 数组最小索引值 int left = 0;
// 数组最大索引值 int right = array.length - 1;
int mid;
while (left = right) {
mid = (left + right) / 2;
// 若查找数值比中间值小，则以整个查找范围的前半部分作为新的查找范围 if (aim array[mid]) {
right = mid - 1;
// 若查找数值比中间值大，则以整个查找范围的后半部分作为新的查找范围 } else if (aim array[mid]) {
left = mid + 1;
// 若查找数据与中间元素值正好相等，则放回中间元素值的索引 } else {
return mid;
}
}
return -1;
}}
运行结果演示：
由以上运行结果我们得知，如果要查找的数据在数组中存在，则输出该数据在数组中的索引；如果不存在则输出 -1 ，也就是打印 -1 则该数在数组中不存在，反之则存在。
四、利用递归的方式实现二分法查找
public class BinarySearch2 {
public static void main(String[] args) {
// 生成一个随机数组 int[] array = suiji();
// 对随机数组排序 Arrays.sort(array);
System.out.println("产生的随机数组为： " + Arrays.toString(array));
System.out.println("要进行查找的值： ");
Scanner input = new Scanner(System.in);
// 进行查找的目标值 int aim = input.nextInt();
// 使用二分法查找 int index = binarySearch(array, aim, 0, array.length - 1);
System.out.println("查找的值的索引位置： " + index);
}
/** * 生成一个随机数组 * * @return 返回值，返回一个随机数组 */
private static int[] suiji() {
// Random.nextInt(n)+m 返回m到m+n-1之间的随机数 int n = new Random().nextInt(6) + 5;
int[] array = new int[n];
// 循环遍历为数组赋值 for (int i = 0; i array.length; i++) {
array[i] = new Random().nextInt(100);
}
return array;
}
/** * 二分法查找 ---递归的方式 * * @param array 要查找的数组 * @param aim 要查找的值 * @param left 左边最小值 * @param right 右边最大值 * @return 返回值，成功返回索引，失败返回-1 */
private static int binarySearch(int[] array, int aim, int left, int right) {
if (aim array[left] || aim array[right]) {
return -1;
}
// 找中间值 int mid = (left + right) / 2;
if (array[mid] == aim) {
return mid;
} else if (array[mid] aim) {
//如果中间值大于要找的值则从左边一半继续递归 return binarySearch(array, aim, left, mid - 1);
} else {
//如果中间值小于要找的值则从右边一半继续递归 return binarySearch(array, aim, mid + 1, array.length-1);
}
}}
运行结果演示：
总结：
递归相较于循环，代码比较简洁，但是时间和空间消耗比较大，效率低。在实际的学习与工作中，根据情况选择使用。通常我们如果使用循环实现代码只要不是太繁琐都选择循环的方式实现~
java的递归查询怎么写
原文在这里，写得不错，楼主可参考下，具体链接如下，我只是搬运工！
/**
* 说明方法描述：将list转为树tree结构
*
* @param allRrecords
* @return
* @time 2016年5月10日 下午6:00:35
* @author yangdong
*/
public ListRecord useListRecordToTree(ListRecord allRrecords) {
ListRecord listParentRecord = new ArrayListRecord();
ListRecord listNotParentRecord = new ArrayListRecord();
// 第一步：遍历allRrecords保存所有数据的uuid用于判断是不是根节点
MapString, String mapAllUuid = new HashMapString, String();
MapString, Record allRecordMap = new HashMapString, Record();
for (Record record : allRrecords) {
mapAllUuid.put(record.getStr("uuid"), record.getStr("uuid"));
allRecordMap.put(record.getStr("uuid"), record);
}
// 第二步：遍历allRrecords找出所有的根节点和非根节点
if (allRrecords != null allRrecords.size() 0) {
for (Record record : allRrecords) {
if (StringUtil.isBlank(record.getStr("parent_uuid"))
|| !mapAllUuid.containsKey(record.getStr("parent_uuid"))) {
listParentRecord.add(record);
} else {
listNotParentRecord.add(record);
}
}
}
// 第三步： 递归获取所有子节点
if (listParentRecord.size() 0) {
for (Record record : listParentRecord) {
// 添加所有子级
record.set("childs", this.getTreeChildRecord(listNotParentRecord, record.getStr("uuid")));
}
}
return listParentRecord;
}
/**
* 说明方法描述：使list转换为树并根据关键字和节点名称过滤
*
* @param allRecords 所有节点
* @param keywords 要过滤的关键字
* @param filterFields 要过滤的字段
* @return
* @time 2016年5月19日 下午3:27:32
* @author yangdong
*/
public ListRecord useListRecordToTreeByKeywords(ListRecord allRecords, String keywords, String... filterFields) {
ListRecord listRecord = new ArrayListRecord();
MapString, Record allRecordMap = new HashMapString, Record();
for (Record record : allRecords) {
allRecordMap.put(record.getStr("uuid"), record);
}
// 遍历allRrecords找出所有的nodeName和关键字keywords相关的数据
if (allRecords != null allRecords.size() 0) {
if (filterFields.length 1) {
for (Record record : allRecords) {
for (String field : filterFields) {
// 比较
if (record.getStr(field).toLowerCase().indexOf(keywords.toLowerCase()) != -1) {
listRecord.add(record);
}
}
}
} else {
for (Record record : allRecords) {
// 比较
if (record.getStr(filterFields[0]).toLowerCase().indexOf(keywords.toLowerCase()) != -1) {
listRecord.add(record);
}
}
}
}
// 查找过滤出来的节点和他们的父节点
listRecord = this.getSelfAndTheirParentRecord(listRecord, new ArrayListRecord(),
new HashMapString, Record(), allRecordMap);
// 将过滤出来的数据变成树tree结构
listRecord = this.useListRecordToTree(listRecord);
return listRecord;
}
/**
* 说明方法描述：递归查询子节点
*
* @param childList 子节点
* @param parentUuid 父节点id
* @return
* @time 2016年5月10日 下午3:29:35
* @author yangdong
*/
private ListRecord getTreeChildRecord(ListRecord childList, String parentUuid) {
ListRecord listParentRecord = new ArrayListRecord();
ListRecord listNotParentRecord = new ArrayListRecord();
// 遍历tmpList，找出所有的根节点和非根节点
if (childList != null childList.size() 0) {
for (Record record : childList) {
// 对比找出父节点
if (StringUtil.equals(record.getStr("parent_uuid"), parentUuid)) {
listParentRecord.add(record);
} else {
listNotParentRecord.add(record);
}
}
}
// 查询子节点
if (listParentRecord.size() 0) {
for (Record record : listParentRecord) {
// 递归查询子节点
record.set("childs", getTreeChildRecord(listNotParentRecord, record.getStr("uuid")));
}
}
return listParentRecord;
}
/**
* 说明方法描述：递归找出本节点和他们的父节点
*
* @param parentList 根据关键字过滤出来的相关节点的父节点
* @param resultList 返回的过滤出来的节点
* @param filterRecordMap 已经过滤出来的节点
* @param allRecordMap 所有节点
* @return
* @time 2016年5月19日 上午9:53:56
* @author yangdong
*/
private ListRecord getSelfAndTheirParentRecord(ListRecord parentList, ListRecord resultList,
MapString, Record filterRecordMap,
MapString, Record allRecordMap) {
// 当父节点为null或者节点数量为0时返回结果，退出递归
if (parentList == null || parentList.size() == 0) {
return resultList;
}
// 重新创建父节点集合
ListRecord listParentRecord = new ArrayListRecord();
// 遍历已经过滤出来的节点
for (Record record : parentList) {
String uuid = record.getStr("uuid");
String parent_uuid = record.getStr("parent_uuid");
// 如果已经过滤出来的节点不存在则添加到list中
if (!filterRecordMap.containsKey(uuid)) {
listParentRecord.add(record);// 添加到父节点中
filterRecordMap.put(uuid, record);// 添加到已过滤的map中
allRecordMap.remove(uuid);// 移除集合中相应的元素
resultList.add(record);// 添加到结果集中
}
// 找出本节点的父节点并添加到listParentRecord父节点集合中，并移除集合中相应的元素
if (StringUtil.isNotBlank(parent_uuid)) {
Record parentRecord = allRecordMap.get(parent_uuid);
if (parentRecord != null) {
listParentRecord.add(parentRecord);
allRecordMap.remove(parent_uuid);
}
}
}
// 递归调用
getSelfAndTheirParentRecord(listParentRecord, resultList, filterRecordMap, allRecordMap);
return resultList;
}
[java] view plain copy
//示例
[java] view plain copy
/**
* 说明方法描述：递归查询所有权限
*
* @param keyword
* @param is_deleted
* @return
* @time 2016年5月10日 下午3:47:50
* @author yangdong
*/
public ListRecord getRecordByKeywordRecursive(String keyword, String is_deleted) {
// 第一步：查询所有的数据
StringBuffer sql = new StringBuffer(
" select pa.uuid,pa.parent_uuid,pa.author_code,pa.author_name,pa.is_menu,pa.sort_number,pa.is_enable,pa.menu_icon ");
sql.append(" from s_author pa");
ListObject params = new ArrayListObject();
sql.append(" where pa.is_deleted=? ");
params.add(is_deleted);
sql.append(" order by pa.sort_number asc ");
ListRecord allRrecords = Db.use(AppConst.DB_DATASOURCE_MAIN).find(sql.toString(), ParamUtil.listToArray(params));
[java] view plain copy
//第二步：将list变为树tree结构
if (StringUtil.isNotBlank(keyword)) {
return super.useListRecordToTreeByKeywords(allRrecords, keyword, "author_name");
} else {
return super.useListRecordToTree(allRrecords);
}
}
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发布于：2022-12-23，除非注明，否则均为原创文章，转载请注明出处。