博客
关于我
剑指 Offer 64. 求1+2+…+n-Python题解
阅读量:514 次
发布时间:2019-03-07

本文共 813 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

为了求解1+2+…+n的和,而不使用循环、条件判断等关键字,我们可以采用递归的方式,并通过递归深度来控制递归的终止。具体来说,我们定义一个递归函数,传递当前的n值和递归深度(即剩余的次数),每次递归调用时,递减n和递归深度,直到递归深度为0,此时返回当前的n值。通过这种方法,我们可以避免使用条件判断,而是利用递归深度来控制计算过程。

解决方案代码

求1+2+…+n的和,要求不能使用乘除法、for、while、if、else、switch等关键字及条件判断语句。

示例 1:

输入: n = 3

输出: 6
示例 2:

输入: n = 9

输出: 45

限制:

1 ≤ n ≤ 10000

class Solution:    def sumNums(self, n: int) -> int:        def helper(n: int, times: int) -> int:            if times == 0:                return n            return helper(n - 1, times - 1) + n        return helper(n, n)

代码解释

  • 定义内部递归函数helper(n, times)用于计算从1到n的和。其中,times表示递归的剩余次数。

  • 递归终止条件:当times为0时,返回当前的n值,因为此时已经完成了递归的所有步骤。

  • 递归调用:每次递归调用时,递减n和递归深度(即times减1),并将当前的n值加到结果中。

  • 主函数调用sumNums(n)调用helper(n, n),并返回结果。

  • 这种方法通过递归深度来控制计算过程,避免了使用条件判断语句,满足了题目的所有限制条件。

    转载地址:http://suwjz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深入浅出了解OCR识别票据原理
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    OpenCV中的监督学习
    查看>>
    opencv中读写视频
    查看>>
    OpenCV中遇到Microsoft C++ 异常 cv::Exception
    查看>>
    opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
    查看>>
    opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
    查看>>
    opencv之模糊处理
    查看>>
    Opencv介绍及opencv3.0在 vs2010上的配置
    查看>>
    OpenCV使用霍夫变换检测图像中的形状
    查看>>