用于算法的 迭代

资 源 简 介

用于算法的 迭代

详 情 说 明

理解算法中的迭代

在算法设计中，迭代是一种通过重复执行某段逻辑来逐步接近问题解的核心方法。它通常以循环结构（如`for`、`while`）实现，适合处理需要多次重复操作的问题，例如遍历数组、数值逼近或动态规划中的状态转移。

迭代与递归的区别 迭代显式使用循环，通过变量更新控制流程，内存占用更少（如计算阶乘时用循环累乘）。 递归通过函数自我调用隐式实现重复，代码更简洁，但可能引发堆栈溢出（如斐波那契数列的递归解法）。

常见迭代场景 遍历数据结构：逐个访问数组、链表中的元素。 数值计算：如用牛顿迭代法求平方根，通过多次修正近似值逼近结果。 贪心算法：每一步迭代选择局部最优解，最终可能得到全局最优。

优化迭代的小技巧 提前终止：在搜索中满足条件时立即退出循环，减少不必要的计算。 并行化：若迭代间无依赖，可用多线程加速（如分块处理大型数据集）。

理解迭代的底层逻辑（如循环变量如何驱动状态变化）是算法入门的关键步骤。后续可结合具体问题（如排序、路径搜索）深化对迭代设计模式的应用。