1.简介

递归：在程序运行过程中，自己调用自己的一种编程技巧。

递归特点：

• 必须有一个终止条件或者出口，否则就会出现死循环，导致程序无法跳出当前操作。
• 源问题必须能拆分为同样操作的子问题，一层层拆分，最终子问题要能满足终止条件。

递归缺点：
1)每次调用自身，都需要进行入系统栈的操作，当递归深度过深时，容易引发栈溢出。
2)每次调用自身，系统栈需要重新分配保存局部变量、形参、调用函数地址、返回值等内容，有一定的性能开销。

递归优点：
1)代码比较简洁、清晰。
2)解决用循环迭代不好处理的问题, 如Hanoi。
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输入：（2 -> 4 -> 3）+ (5 -> 6 -> 4)
输出：7 -> 0 -> 8
说明：342 + 465 = 807

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看过前几篇选择排序、插入排序和冒泡排序后，你认为哪个排序效率相对高点呢？我猜一定是插入排序，插入排序在部分已经正序的数组中效率要优于其他两个，今天再介绍一种插入排序的增强版-希尔排序。希尔排序又称“缩小增量排序”，由DL．Shell于1959年提出而得名。

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它重复地走访过要排序的数组，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数组已经排序完成。排序的过程就像把元素慢慢的“浮”到顶端一样，故名“冒泡排序”

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插入排序是一种简单直观的排序算法，工作原理是通过不断扩张有序序列的范围，对于未排序的数据，在已排序中从后向前扫描，找到相应的位置并插入。

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一种最简单的排序是这样的:首先，找到数组中最小的那个元素，其次，将它和数组的第一个元素交换位置(如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换)。再次，在剩下的元素中找到最小的元素，将它与数组的第二个元素交换位置。如此反复，直到将整个数组排序。这种方法叫做选择排序，因为它在不断地选择剩余元素之中的最小者

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最近研究数据结构，顺便写一下单链表的实现。 增加节点、删除节点，主要是当前节点和下一节点的对象指向问题。 查找节点，只需要一直next找到对应的节点即可。

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IDW(Inverse Distance Weighted):是一种常用的空间插值方法，它以插值点与离散点间的距离为权重进行加权平均，离插值点越近的离散点赋予的权重越大。

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