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Algoritmos e Estruturas de Dados I – Recursão Profa. Mercedes Gonzales Márquez.

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1 Algoritmos e Estruturas de Dados I – Recursão Profa. Mercedes Gonzales Márquez

2 Recursão A solução de um problema é dita recursiva quando ela é escrita em função de si própria para instancias menores do problema. Veja, por exemplo, o problema de calcular o fatorial de um número n. A solução iterativa pode ser facilmente implementado assim: Função inteiro Fatorial (inteiro: n) inteiro: i; Início result ← 1; para i de 2 até n repita result ← result * i; Fim para Retorne(result) Implementação não Recursiva

3 Recursão A solução recursiva está diretamente ligada ao conceito de indução matemática, no qual usa-se como hipótese que a solução de um problema de tamanho n pode ser obtida a partir da sua solução de tamanho menor, por exemplo, n-1. No caso do exemplo do fatorial teriamos: Função inteiro Fatorial (inteiro: n) inteiro: i; Início Se n=0 então fatorial ← 1; Senão fatorial ← n*fatorial(n-1) Fim se Fim Implementação Recursiva

4 Recursão Toda recursão é composta por: ● Caso base – Uma ou mais instâncias do problema que podem ser solucionadas facilmente (solução trivial) Chamadas Recursivas – O objeto define-se em termos de si próprio, procurando convergir para o caso base. Por exemplo, o fatorial de um número n pode ser calculado a partir do fatorial do número n−1.

5 Recursão Esquematicamente, os algoritmos recursivos tem a seguinte forma: Se então resolução direta para o caso base Senão uma ou mais chamadas recursivas Fim se Sem a condição de parada, expressa no caso base, uma recursão iria se repetir indefinidamente.

6 Recursão Função inteiro fatorial (inteiro: n) inteiro: i; Início Se n=0 então retorne(1) Senão retorne(n*fatorial(n-1)) Fim se Fim Implementação Recursiva

7 Teste de mesa para n=4 Fatorial = 3 * (Fatorial(2)) Fatorial = 4 * (Fatorial(3)) Fatorial = 2 * (Fatorial(1)) Fatorial = 1 * (Fatorial(0)) Fatorial = Fatorial = 2 2 Fatorial = 6 6 Fatorial = 24

8 Sequência de Fibonacci – Definição Iterativa … Simulação: Anterior = 0 atual = 1 seguinte = 1 Anterior = 1 atual = 1 seguinte = 2 Anterior = 1 atual = 2 seguinte = 3 Anterior = 2 atual = 3 seguinte = 5 Anterior = 3 atual = 5 seguinte = 8 ….

9 Função inteiro fib(inteiro: fibonacci) Inteiro: i, anterior, atual, seguinte Início se (fibonacci = 1) retorne (0) senão se (fibonacci = 2) retorne (1) senão anterior ← 0 atual ← 1 para i de 3 até fibonacci repita seguinte ← atual + anterior anterior ← atual atual ← seguinte fim para fim se retorne (atual) Fim

10 Sequência de Fibonacci – Definição Recursiva fib(1) = 0fib(2) = 1 fib(3) = fib(2) + fib(1) fib(4) = fib(3) + fib(2) Fib(n) = fib(n-1) + fib(n - 2)

11 Função inteiro fib_rec(inteiro: n) inteiro: anterior, atual, seguinte Início se (fibonacci = 1) retorne (0) senão se (fibonacci = 2) retorne (1) senão retorne fib_rec(fibonacci - 1) + fib_rec(fibonacci - 2) fim se Fim

12 Recursão O que acontece na memória Precisamos entender como é feito o controle sobre as variáveis locais em chamadas recursivas. A memória de um sistema computacional é dividida em três partes: Espaço Estático: Contém as variáveis globais e código do programa. Heap: Para alocação dinâmica de memória. Pilha: Para execução de funções.

13 Recursão O que acontece na pilha: Toda vez que uma função é invocada, suas variáveis locais são armazenadas no topo da pilha. Quando uma função termina a sua execução, suas variáveis locais são removidas da pilha. Considere o exemplo: Função inteiro f1(inteiro: a, inteiro: b) Inteiro: c c←5 retorne (c+a+b) Função inteiro f2(inteiro: a, inteiro: b) Inteiro: c c ← f1(b, a) retorne (c) /*Chamada */ f2(2, 3)

14 Recursão O que acontece na memória Quando f2(2,3) é invocada, suas variáveis locais são alocadas no topo da pilha.

15 Recursão O que acontece na memória A função f2 invoca a função f1(b,a) e as variáveis locais desta são alocadas no topo da pilha sobre as de f2.

16 Recursão O que acontece na memória A função f1 termina, devolvendo 10. As variáveis locais de f1 são removidas da pilha.

17 Recursão O que acontece na memória Finalmente f2 termina a sua execução devolvendo 10. Suas variáveis locais são removidas da pilha.

18 Recursão Exemplo 3. Soma de elementos de um vetor : Faça um algoritmo que preencha por leitura um vetor de 10 elementos inteiros, imprima o seu conteúdo, e o resultado do somatório dos seus elementos, calculado por uma função recursiva. Função inteiro soma(inteiro: n) Início se (n = 1) retorne (v[n]) senão retorne (v[n]+soma(n-1)) Fim

19 Recursão Exemplo 4. Escreva uma função recursiva que recebe como parâmetros um número real X e um inteiro n e retorna o valor de X n. Obs.:n pode ser negativo. Função Real Potencia(real: X,inteiro: n) Início Se ( n ==0 ) então retorne (1) Senão se ( n <0 ) então retorne (1 / (X* Potencia(X, abs(N)-1)) senão retorne (X* Potencia(X, N -1)) Fim se Fim

20 Recursão Exemplo 5. Reescreva a função abaixo tornando-a recursiva. Esta função conta o número de algarismos (dígitos) que possui um número inteiro n. Função inteiro digitos(inteiro: n) Inteiro: cont Início cont ← 1; enquanto (abs(n )>9) faça n = div(n,10) cont ← cont+1 Fim enquanto retorne (cont) Fim

21 Recursão Função inteiro digitos(inteiro: n) Início Se (abs( n )<10) então retorne (1) Senão retorne (1+ digitos(div(n,10)) Fim se Fim

22 Recursão Exemplo 6. Escreva uma função recursiva que calcule a soma dos dígitos de um inteiro positivo n. A soma dos dígitos de 132, por exemplo, é 6. Função inteiro somadigitos(inteiro: n) Início Se (n <10) então retorne (n) Senão retorne (mod(n,10)+ somadigitos(div(n,10)) Fim se Fim

23 Recursão Exemplo 7. Escreva uma função recursiva que determine o inverso de um número inteiro positivo n, dado o número de dígitos de n. O inverso é obtido pela inversão dos dígitos do número. O inverso do 132, por exemplo, é 231. Função inteiro inverso(inteiro: n, inteiro: ndig) Início Se (n <10) então retorne (n) Senão retorne (mod(n,10)*10**(ndig-1)+ inverso(div(n,10),ndig-1) Fim se Fim

24 Recursão Exemplo 8. Verificar se um número é capicua utilizando uma função recursiva que considere como entrada o número inteiro positivo n e o número de algarismos de n. Um número capicua é aquele número que coincide com seu inverso, de acordo a definição do exemplo 7. Função lógico capicua(inteiro: n, inteiro: ndig) Início Se (n <10) então retorne (1) Senão se (mod(n,10)<>div(n,10**(ndig-1)) retorne (0) fim se capicua((div(mod(n,10**(ndig-1))),10),ndig-2) Fim se Fim

25 Recursão Exemplo 9. Seja uma linguagem hipotética na qual não existem operadores para adição, nem subtração. Sabe- se que nesta linguagem, existe uma função prox(n) que dá o sucessor do número n, e existe também uma função ant(n) que dá o predecessor de um número n. Usando apenas essas funções (prox e ant), defina a função recursiva som(x,y), que toma como argumento os números naturais x e y, e retorna sua soma.

26 Recursão Função inteiro som(inteiro: x,y) Início Se (x=0) então retorne (y) Senão se (y=0) então retorne (x) senão retorne (som(ant(x),prox(y)) Fim se Fim

27 Exemplo 10- Faça um algoritmo que realize uma busca em um vetor ordenado de elementos. Pode-se realizar a busca de duas formas: – Busca Sequencial: os elementos são pesquisados fazendo a varredura completa do vetor (ineficiente). O pior caso ocorrerá quando o elemento estiver no último índice do vetor. – Busca Binária Recursão

28 Busca Sequencial ACEHLMPRTV Procurar por R -8 Comparações! -Se estivermos procurando o item V, o número de comparações seria a quantidade de elementos no vetor -O ideal seria dividir o vetor pela metade para então procurar (Busca Binária)

29 Busca Binária Divide seu vetor em duas metades Três condições 1. Se o item for igual ao item que está na metade do vetor, o item foi encontrado 2. Se for menor, procure na primeira metade 3. Se for maior procure na segunda metade

30 Busca Binária ACEHLMPRTV Procurar por R IFX IF X -2 Comparações! -Casos piores: quando os itens estiverem no início do vetor. Nesse caso, seria melhor utilizar busca seqüencial. Mas como saber quando o ítem está no início do vetor?

31 Procedimento Busca_Binária(inteiro: x,Inicio, Fim); Inteiro: meio Início meio ← div((inicio + fim), 2) Se fim < inicio então escreva (‘Elemento Não Encontrado’) Senão se (v[meio]) = x então escreva (‘Elemento está na posição ’,meio) senão se v[meio] < x então inicio ← meio +1; Busca_Binaria (x, inicio, fim); senão fim ← meio - 1; Busca_Bin9aria (x, inicio, fim); fim se Fim Busca Binária

32 Exemplo 11-Problema da Torre de Hanói O problema ou quebra-cabeça conhecido como torre de Hanói consiste em transferir, com o menor número de movimentos, a torre composta por N discos do pino A (origem) para o pino C (destino), utilizando o pino B como auxiliar. Somente um disco pode ser movimentado de cada vez e um disco não pode ser colocado sobre outro disco de menor diâmetro. Recursão

33 Solução: Transferir a torre com N-1 discos de A para B, mover o maior disco de A para C e transferir a torre com N-1 de B para C. Embora não seja possível transferir a torre com N-1 de uma só vez, o problema torna-se mais simples: mover um disco e transferir duas torres com N-2 discos. Assim, cada transferência de torre implica em mover um disco e transferir de duas torres com um disco a menos e isso deve ser feito até que torre consista de um único disco. Recursão

34 procedimento MoveTorre(inteiro:n, literal: Orig, Dest, Aux) início se n = 1 então MoveDisco(Orig, Dest) senão MoveTorre(n - 1, Orig, Aux, Dest) MoveDisco(Orig, Dest) MoveTorre(n - 1, Aux, Dest, Orig) fim se fim procedimento MoveDisco(literal:Orig, Dest) início Escreva(“Movimento: ”, Orig, “ -> ”, Dest) fim Recursão

35 Uma chamada a MoveTorre(3, ‘A’, ‘C’, ‘B’) teria a seguinte saída: Movimento: A -> C Movimento: A -> B Movimento: C -> B Movimento: A -> C Movimento: B -> A Movimento: B -> C Movimento: A -> C Recursão

36 Exemplo 12- A recursividade pode ser utilizada para gerar todas as possíveis permutações de um conjunto de símbolos. Por exemplo, existem seis permutações no conjunto de símbolos A, B e C: ABC, ACB, BAC, BCA, CBA e CAB. Recursão O conjunto de permutações de N símbolos é gerado tomando-se cada símbolo por vez e prefixando-o a todas as permutações que resultam dos (N - 1) símbolos restantes. Consequentemente, permutações num conjunto de símbolos podem ser especificadas em termos de permutações num conjunto menor de símbolos. Formule um algoritmo recursivo para este problema.

37 Solução: O número total de permutações de n objetos é dado por P(n) = n!. Ou seja: para 3 objetos P(3) = 3! = 3 x 2 x 1 = 6 permutações. Para 4 objetos temos: P(4) = 4! = 4 x 3 x 2 x 1 = 24 permutações. O recurso básico para a elaboração do algoritmo consiste em montar uma árvore de recursão para uma “instância” de solução para o problema, por exemplo 3 objetos. Recursão

38 procedimento PermutaRecursiva(literal: str[], inteiro: k) inteiro: i,n Inicio n ← tamanho(str) se (k = n) então escreve (str) senão para i de k até n repita TroqueCarateres( str, k, i) PermutaRecursiva(str, k + 1) TroqueCarateres( str, i, k) fim para fim se Fim /* Chamada */ PermutaRecursiva(str,1) Recursão


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