Question

我目前正在阅读算法导论（CLRS）。在尝试解决练习2.3-4时，通过递归排序A [：n-1]来编写A的插入排序。我已经编写了一个代码，我将在下面显示我生成一个随机数列表并尝试对其进行排序，它可以在列表中使用多达一定数量的项目，但是当我将它提高到一千个时我得到一个错误，相比之下，超过最大递归深度，从在线检查我注意到有一种方法可以将递归深度增加到某个值，但我不确定这是好的做法还是我应该以某种方式改进我的代码。任何帮助，将不胜感激。谢谢

import random
numlist = []
for i in range(1000):
    numlist.append(i)
random.shuffle(numlist)

def rec_ins_sort(L):
    if(len(L) == 1):
        return L
    else:
        step = rec_ins_sort(L[:len(L)-1])
        return insert(L[len(L)-1], step)

def insert(a, inp_list):
    inp_list.append(a)
    i = len(inp_list) - 2
    while(i > 0 and inp_list[i] > a):
        inp_list[i+1] = inp_list[i]
        i -= 1
    inp_list[i+1] = a
    return inp_list

Answer 1

但我不确定这是不是很好的做法，或者我应该以某种方式改进我的代码。

在输入的 size 中递归线性（或超线性）的算法通常不是一个好主意，除非是编程语言支持尾调用优化（TCO）（Python没有），程序是尾递归。在这种情况下，调用堆栈不会增长，因为最后一个调用帧被覆盖。

例如，
MergeSort 是一种在 O（log n）中递归的算法，其输入大小为 n 。因此，调用堆栈不会增长太多：如果列表具有1＆＃39; 073＆＃3941＆＃39; 824个元素，则调用堆栈将增长~30个深度。

插入排序。我真的没有看到一种优雅的方式让它在 O（log n）中递归，所以你最好不要使用递归：你可以在这里简单地使用迭代：

def rec_ins_sort(L): iflen(L) < 1: return L else: R = [] for l in L: R = insert(l,R) return R def insert(a, inp_list): inp_list.append(a) i = len(inp_list) - 2 while(i > 0 and inp_list[i] > a): inp_list[i+1] = inp_list[i] i -= 1 inp_list[i+1] = a return inp_list

据说构建新列表等不是非常有效，要么使这个算法慢于严格必要的速度。

总结一下：你最好不要在Python中构造算法来递归（超）线性输入的大小。在这种情况下，您最好将其转换为迭代方法。

在我的比较中超出了最大递归深度

1 个答案: