Resumenes 
Flashcards 
StudySmarter AI 
Apuntes 
Plan de estudios 
Sets de estudio 
Repeticion espaciada 
Exámenes 
Magazine 
Hacer carrera 
Formacion Profesional 
Mobile App 
Saltar a un capítulo clave
Comprender la programación de recursión
La programación por recursión es un concepto importante en el mundo de la informática, que transforma los problemas difíciles en tareas más sencillas. La recursión puede aplicarse a varios lenguajes de programación, como Python, Java, C++, etc.La recursión en programación es un método en el que la solución a un problema depende de las soluciones a instancias más pequeñas del mismo problema. Implica que una función se llame a sí misma mientras se define una condición de terminación para evitar bucles infinitos.
Definir la recursión en programación
Veamos con más detalle lo que implica la recursión:- En el ámbito de la informática, una función recursiva es una función que resuelve un problema resolviendo versiones más pequeñas del mismo problema.
- La función recursiva se llama a sí misma, pasando una versión modificada del problema original a la llamada.
- Este proceso continúa hasta que se encuentra una solución, o se llega a un caso base -un caso para el que la solución está definida explícitamente-, deteniéndose el proceso de autollamada.
Significado de la recursión en programación
En informática, la recursión puede implicar un par de conceptos relacionados.Aparte de describir funciones en las que una función se llama a sí misma, la recursión también puede referirse al proceso de una estructura de datos que utiliza instancias más pequeñas del mismo tipo de estructura de datos en su representación. Este tipo de diseño de estructuras de datos se denomina estructura de datos recursiva.
Las estructuras de datos recursivas pueden crecer dinámicamente hasta un tamaño teóricamente infinito en respuesta a las necesidades del tiempo de ejecución; son una parte fundamental de muchos algoritmos y técnicas de programación eficaces y potentes.
Ejemplos prácticos de programación recursiva
Con todos estos conocimientos teóricos, consideremos algunos ejemplos tangibles de programación recursiva.Uno de los ejemplos más clásicos de recursión es la secuencia de Fibonacci. En la secuencia de Fibonacci, el siguiente número se encuentra sumando los dos números anteriores. Una función recursiva para calcular el número de Fibonacci podría tener este aspecto en Python:
def fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return (fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)) En esta función, el caso base es cuando n es menor o igual que 1. Si se cumple esta condición, la función detendrá la recursión y devolverá n. Si no se cumple el caso base, la función se llama a sí misma, de ahí la recursión, para realizar la operación para (n-1) y (n-2) hasta que se cumpla el caso base.
Niveles en la programación recursiva
En el viaje de la comprensión de la recursividad en la programación, la hoja de ruta del aprendizaje suele abarcar dos grandes niveles: una guía para principiantes centrada en problemas básicos de recursividad, y retos avanzados que tratan problemas de recursividad complejos y multidimensionales. Estos niveles ayudan a conformar progresivamente tus conocimientos y habilidades en programación recursiva.Guía para principiantes sobre problemas de programación recursiva
Como programador principiante, comprender la recursividad puede resultar inicialmente complejo. Bastante, teniendo en cuenta el cambio de enfoque respecto a los métodos iterativos. Es imprescindible empezar con problemas sencillos, avanzando gradualmente hacia grupos complejos.
- Familiarízate con el concepto de funciones recursivas: esto implica comprender que las funciones recursivas se llaman a sí mismas para resolver una versión más pequeña del mismo problema.
- Comprender los casos base: un concepto crucial en la recursividad. El caso base actúa como un billete de salida del bucle aparente de recursividad. Este caso suele ser algo que puede resolverse sin más recursión.
Una función recursiva sencilla para calcular el factorial de un número en Python puede ser la siguiente:
def factorial(n): if n==1:
devuelve 1 si no
devuelve n * factorial(n-1)En esta función "si n==1" es tu caso base que devuelve 1, y "else" es tu recursión que vuelve a llamar a la propia función, hasta que se cumpla el caso base.
Retos de Programación Recursiva Avanzada
Los Retos de Programación Recursiva Avanzada amplían los límites de tu capacidad para resolver problemas recursivos. Se te presentan problemas más complejos que implican múltiples llamadas recursivas por iteración, árboles de recursión profundos, o ambas cosas.A diferencia de los problemas recursivos sencillos, los problemas de nivel avanzado suelen implicar la exploración de múltiples ramas de recursividad. Un solo problema puede convertirse en espiral en varios problemas más pequeños del mismo tipo. Esto se ve comúnmente en problemas de backtracking o en algoritmos de divide y vencerás.
Considera un problema clásico avanzado: La Torre de Hanoi. En este problema, hay tres clavijas y varios discos de distintos tamaños que pueden deslizarse sobre cualquier clavija. El puzzle comienza con los discos apilados en una clavija, con el más pequeño en la parte superior. El objetivo es mover toda la pila a otra clavija, respetando las reglas de que sólo se puede mover un disco cada vez, y no se puede colocar ningún disco encima de otro más pequeño.
Este problema se resuelve mediante un planteamiento recursivo, como se indica a continuación:
def TorreOfHanoi(n , origen, destino, auxiliar): if n==1: print ("Mueve el disco 1 del origen",origen, "al destino",destino) return TorreOfHanoi(n-1, origen, auxiliar, destino) print ("Mueve el disco",n, "del origen",origen, "al destino",destino) TorreOfHanoi(n-1, auxiliar, destino, origen)Esta solución recursiva implica múltiples llamadas recursivas por llamada a función, lo que demuestra la complejidad que entrañan los niveles avanzados de recursividad.
Explorar las estrategias de recursión
En el campo de la informática, hay varias estrategias y metodologías que puedes observar para elaborar programas recursivos eficientes y manejables. Las dos estrategias impactantes con las que te encuentras a menudo son la Recursión y la Programación Dinámica. Ambas metodologías tienen sus ventajas específicas y sus escenarios preferidos de uso. Por lo tanto, comprender la comparación y el contraste entre estas dos es esencial para tomar una decisión informada.Programación Dinámica vs Recursión
La Programación Dinámica y la Recursión son dos enfoques distintos para resolver problemas. Ambos manejan retos complejos de varios pasos, pero los abordan de formas distintas.La Programación Dinámica es un método de resolución de problemas en el campo de la informática en el que el problema principal se divide en subproblemas más sencillos y manejables. Estos subproblemas no son independientes, sino que se solapan. Las soluciones a estos subproblemas solapados se almacenan (memorizan) para futuras consultas, con el fin de evitar repeticiones, mejorando así la eficacia.
Por otra parte, la Recursión es un concepto en el que una función se llama a sí misma para resolver instancias más pequeñas del mismo problema. Sin embargo, no gestiona explícitamente la superposición de subproblemas y, por tanto, puede provocar repeticiones e ineficacia en determinados escenarios. Considera el ejemplo clásico de encontrar el enésimo número de Fibonacci. Utilizando la recursividad, la complejidad temporal es \(O(2^{n})\). Esto se debe a que la función calcula los mismos subproblemas, una y otra vez, lo que conlleva una complejidad temporal exponencial. He aquí cómo sería un código recursivo para Fibonacci en Python:
def fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return(fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2))def fibonacci(n): fib = [0, 1] + [0]*(n-1) for i in range(2, n+1): fib[i] = fib[i-1] + fib[i-2] return fib[n]Uso eficaz de la recursión en programación
Aunque la recursión puede ser un enfoque poderoso, debe utilizarse con criterio. Comprender cómo y dónde aplicar eficazmente la recursividad puede mejorar tu capacidad para resolver problemas y optimizar tu código. He aquí algunas indicaciones clave sobre el uso eficaz de la recursividad en programación:- Caso Base: Define siempre un caso base para la recursividad. El caso base es la versión más sencilla del problema, que puede resolverse directamente. Si no se define el caso base, tu función puede recurrir infinitamente y provocar un desbordamiento de pila.
- Caso recursivo: Esta parte debe descomponer el problema en versiones más sencillas y hacer una llamada recursiva. El caso recursivo debe modificar el problema cada vez, de modo que te acerques más al caso base.
- Eficacia: La recursión puede ser menos eficiente debido a la sobrecarga de las llamadas a funciones y a la repetición de los mismos cálculos, como se observa en el cálculo recursivo de Fibonacci. Utiliza la recursión de forma inteligente, cuando no se trate de múltiples subproblemas superpuestos. Si el problema implica subproblemas superpuestos, considera la posibilidad de utilizar la programación dinámica en su lugar.
- Legibilidad: Una función recursiva bien escrita suele ser más fácil de entender y depurar que su homóloga iterativa. Las soluciones recursivas son limpias y elegantes. Si la legibilidad es una prioridad, la recursividad puede ser una buena elección.
Programación por recursión - Puntos clave
La programación por recursión es un concepto importante en informática que resuelve problemas complejos descomponiéndolos en tareas más sencillas.
La recursión en programación es un método en el que la solución a un problema depende de las soluciones a instancias más pequeñas del mismo problema. Implica que una función se llame a sí misma con una condición de terminación definida para evitar bucles infinitos.
Una función recursiva es una función que resuelve un problema resolviendo versiones más pequeñas del mismo problema.
La recursión en una función recursiva implica que la función se llama a sí misma, pasando una versión modificada del problema original a la llamada hasta que llega a un caso base. El caso base es un caso para el que se define explícitamente una solución.
Las estructuras de datos recursivas, que utilizan instancias más pequeñas del mismo tipo de estructura de datos en su representación, son otro aspecto de la recursividad. Ejemplos de estructuras de datos recursivas son el árbol binario.
Aprende más rápido con las 15 tarjetas sobre Programación Recursiva
Regístrate gratis para acceder a todas nuestras tarjetas.
Preguntas frecuentes sobre Programación Recursiva
Acerca de StudySmarter
StudySmarter es una compañía de tecnología educativa reconocida a nivel mundial, que ofrece una plataforma de aprendizaje integral diseñada para estudiantes de todas las edades y niveles educativos. Nuestra plataforma proporciona apoyo en el aprendizaje para una amplia gama de asignaturas, incluidas las STEM, Ciencias Sociales e Idiomas, y también ayuda a los estudiantes a dominar con éxito diversos exámenes y pruebas en todo el mundo, como GCSE, A Level, SAT, ACT, Abitur y más. Ofrecemos una extensa biblioteca de materiales de aprendizaje, incluidas tarjetas didácticas interactivas, soluciones completas de libros de texto y explicaciones detalladas. La tecnología avanzada y las herramientas que proporcionamos ayudan a los estudiantes a crear sus propios materiales de aprendizaje. El contenido de StudySmarter no solo es verificado por expertos, sino que también se actualiza regularmente para garantizar su precisión y relevancia.
Aprende más