# 练习 ## 知识巩固 ### 哪些任务适合分治 一位同学想用“先分成两半,分别解决,再合并结果”的方法完成以下任务。 请分别判断它们是“适合分治”“可以分治,但不会减少总工作量”还是“两半不能独立解决”,并说明理由。 1. 将一个无序数组排序; 2. 求一个数组中的最大值; 3. 按顺序执行一串 `push(x)`、`pop()` 栈操作,并输出每次 `pop()` 得到的元素。 ??? success "参考答案" 1. 适合:对半分解、两半独立排序、$O(n)$ 合并——这正是归并排序。 2. 可以分治,但不会减少总工作量:左右两半仍需合计检查全部 $n$ 个元素, 和直接扫描一样都是 $O(n)$ 时间。 3. 两半不能独立解决:后半段开始时的栈内容取决于前半段执行结果, 两半不能在互不知道结果时独立完成。 ### 快速幂是怎样减少计算的 下面的递归函数用分治计算 $x^n$: ```python def fast_pow(x, n): if n == 0: return 1 half = fast_pow(x, n // 2) if n % 2 == 0: return half * half return half * half * x ``` 用它计算 `fast_pow(3, 5)`: 1. 递归调用时,参数 `n` 依次变成哪些值? 2. 从最深层开始返回时,各层依次返回什么值? 3. 为什么要先保存 `half`,而不是把 `fast_pow(x, n // 2)` 写两遍? ??? success "参考答案" 1. 参数依次为 `5 → 2 → 1 → 0`,每次都把指数减半,直到到达终止条件。 2. `n = 0` 时返回 1;`n = 1` 时返回 $1×1×3=3$; `n = 2` 时返回 $3×3=9$;`n = 5` 时返回 $9×9×3=243$。 3. 如果把 `fast_pow(x, n // 2)` 在乘法两边各写一次,两次递归会计算完全相同的子问题。 先把结果保存为 `half`,每层就只递归一次,递归深度约为 $\log n$; 调用两次会造成大量重复计算。 ### 从遍历序列拆分左右子树 一棵没有重复节点的二叉树,其前序遍历和中序遍历分别为: - 前序遍历:`[A, B, D, E, C]` - 中序遍历:`[D, B, E, A, C]` 只完成根节点这一层的拆分,不必继续递归,也不必画出整棵树: 1. 根节点是什么? 2. 左、右子树在中序遍历中分别对应哪一段? 3. 左、右子树在前序遍历中分别对应哪一段?根节点有哪些直接孩子? ??? success "参考答案" 1. 前序遍历的第一个节点是根节点,因此根节点为 `A`。 2. `A` 把中序遍历分成两部分:左子树为 `[D, B, E]`,右子树为 `[C]`。 3. 左子树有 3 个节点,因此根节点 `A` 后面的 3 个前序元素属于左子树, 即 `[B, D, E]`;剩余的 `[C]` 属于右子树。 所以根节点的左孩子是 `B`,右孩子是 `C`。 ## 编程练习 ### 快速幂 给定实数 `x` 和整数 `n`,请计算 $x^n$,且不能调用语言内置的幂函数。 要求使用递归分治:每次把指数缩小一半,并复用已经算出的子问题结果。 本题规定 $x^0=1$,包括 `x = 0` 时;当 `n < 0` 时保证 `x != 0`,答案可转化为 $(1/x)^{-n}$。 ??? tip "解题提示" 1. n 等于 0 时答案是 1 2. 算出 x 的 n // 2 次方后保存为 half,不要递归调用第二次 3. 当 n < 0 时,先把 x 改为 1 / x,再把 n 改为 -n;使用 C++ 或 Java 时,可先把 n 转为 64 位整数,避免最小的 32 位整数取相反数时溢出 [LeetCode](https://leetcode.cn/problems/powx-n/){ .rounded-button .exercise-button target="_blank" rel="noopener noreferrer" } [题目解析](https://leetcode.cn/problems/powx-n/solutions/241471/50-powx-n-kuai-su-mi-qing-xi-tu-jie-by-jyd/){ .rounded-button .exercise-button target="_blank" rel="noopener noreferrer" } > **说明:** 链接中的题解使用迭代位运算,与本练习指定的递归分治方法不同;请根据本题的解题提示完成递归版本