php递归算法经典实例
注：为方便描述，下面的排序全为正序（从小到大排序）
假设有一个数组[a,b,c,d]
冒泡排序依次比较相邻的两个元素，如果前面的元素大于后面的元素，则两元素交换位置；否则，位置不变。具体步骤：
1，比较a,b这两个元素，如果a>b,则交换位置，数组变为：[b,a,c,d]
2，比较a,c这两个元素，如果a<c,则位置不变，数组变为：[b,a,c,d]
3，比较c,d这两个元素，如果c>d,则交换位置，数组变为：[b,a,d,c]
完成第一轮比较后，可以发现最大的数c已经排（冒）在最后面了，接着再进行第二轮比较，但第二轮比较不必比较最后一个元素了，因为最后一个元素已经是最大的了。
第二轮比较结束后，第二大的数也会冒到倒数第二的位置。
依次类推，再进行第三轮，，，
就这样最大的数一直往后排（冒），最后完成排序。所以我们称这种排序算法为冒泡排序。
选择排序是一种直观的算法，每一轮会选出列中最小的值，把最小值排到前面。具体步骤如下:
插入排序步骤大致如下：
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，且在大部分真实世界的数据，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项之可能性。
步骤：
从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot），
重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
2. PHP怎么递归
下面我举一个其他的例子，虽然不是族谱，但是原理都是一样的。
在一些复杂的系统中，要求对信息栏目进行无限级的分类，以增强系统的灵活性。那么PHP是如何实现无限级分类的呢？我们在本文中使用递归算法并结合mysql数据表实现无限级分类。
递归，简单的说就是一段程序代码的重复调用，当把代码写到一个自定义函数中，将参数等变量保存，函数中重复调用函数，直到达到某个条件才跳出，返回相应的数据。
Mysql
首先我们准备一张数据表class，记录商品分类信息。表中有三个字段，id：分类编号，主键自增长；title：分类名称；pid：所属上级分类id。
class表结构：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `class` (
`id` mediumint(6) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` varchar(30) NOT NULL,
`pid` mediumint(6) NOT NULL DEFAULT '0',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
插入数据后，如图：
如果要输出json格式的数据，则可使用：
echo json_encode($list);
3. PHP快速排序算法实现的原理及代码详解
算法原理
下列动图来自五分钟学算法，演示了快速排序算法的原理和步骤。
步骤:
从数组中选个基准值
将数组中大于基准值的放同一边、小于基准值的放另一边，基准值位于中间位置
递归的对分列两边的数组再排序
代码实现
function
quickSort($arr)
{
$len
=
count($arr);
if
($len
<=
1)
{
return
$arr;
}
$v
=
$arr[0];
$low
=
$up
=
array();
for
($i
=
1;
$i
<
$len;
++$i)
{
if
($arr[$i]
>
$v)
{
$up[]
=
$arr[$i];
}
else
{
$low[]
=
$arr[$i];
}
}
$low
=
quickSort($low);
$up
=
quickSort($up);
return
array_merge($low,
array($v),
$up);
}
测试代码:
$startTime
=
microtime(1);
$arr
=
range(1,
10);
shuffle($arr);
echo
"before
sort:
",
implode(',
',
$arr),
"\n";
$sortArr
=
quickSort($arr);
echo
"after
sort:
",
implode(',
',
$sortArr),
"\n";
echo
"use
time:
",
microtime(1)
-
$startTime,
"s\n";
测试结果:
before
sort:
1,
7,
10,
9,
6,
3,
2,
5,
4,
8
after
sort:
1,
2,
3,
4,
5,
6,
7,
8,
9,
10
use
time:
0.0009009838104248s
时间复杂度
快速排序的时间复杂度在最坏情况下是O(N2)，平均的时间复杂度是O(N*lgN)。
这句话很好理解：假设被排序的数列中有N个数。遍历一次的时间复杂度是O(N)，需要遍历多少次呢？至少lg(N+1)次，最多N次。
1)
为什么最少是lg(N+1)次？快速排序是采用的分治法进行遍历的，我们将它看作一棵二叉树，它需要遍历的次数就是二叉树的深度，而根据完全二叉树的定义，它的深度至少是lg(N+1)。因此，快速排序的遍历次数最少是lg(N+1)次。
2)
为什么最多是N次？这个应该非常简单，还是将快速排序看作一棵二叉树，它的深度最大是N。因此，快读排序的遍历次数最多是N次。
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