Python之递归函数
递归函数
初识递归函数
递归函数的定义:在一个函数里再调用这个函数本身
Python为了考虑保护内存占用情况,有一个递归深度的限制。
探究递归的默认最大深度:
def foo(n):
print(n)
n += 1
foo(n)
foo(1)
强制的将递归层数控制在了997,此后会报错,报错只是计算机为了保护内存。当然了,997是python为了我们程序的内存优化所设定的一个默认值,我们当然还可以通过一些手段去修改它:
import sys
print(sys.setrecursionlimit(100000))
n = 0
def story():
global n
n += 1
print(n)
story() story()
输出不会报错,但也会有个自动退出的值,这个值适合计算机的自身配置有关,一般情况都是3222,MAC会更大点。
递归的优缺点
缺点:比较占用内存,如果需要递归次数太多,就不太合适用递归算法来解决问题。
优点:会让代码简单
人理解循环,神理解递归。
解题理解递归
例一:
现在你们问我,alex老师多大了?我说我不告诉你,但alex比 egon 大两岁。
你想知道alex多大,你是不是还得去问egon?egon说,我也不告诉你,但我比武sir大两岁。
你又问武sir,武sir也不告诉你,他说他比金鑫大两岁。
那你问金鑫,金鑫告诉你,他40了。。。
这个时候你是不是就知道了?alex多大?
1 | 金鑫 | 40 |
2 | 武sir | 42 |
3 | egon | 44 |
4 | alex |
46 |
你为什么能知道的?
首先,你是不是问alex的年龄,结果又找到egon、武sir、金鑫,你挨个儿问过去,一直到拿到一个确切的答案,然后顺着这条线再找回来,才得到最终alex的年龄。这个过程已经非常接近递归的思想。
我们就来具体的我分析一下,这几个人之间的规律。
age(4) = age(3) + 2
age(3) = age(2) + 2
age(2) = age(1) + 2
age(1) = 40
我们写成递归函数,就是:
def age(n):
if n == 1:
return 40
else:
return age(n-1)+2 print(age(4))
分步骤分析这个递归函数
def age(1):
if 1 == 4:
return 40
elif 1 >0 and 1 < 4:
return age(1+1) + 2 def age(2):
if 2 == 4:
return 40
elif 2 >0 and 2 < 4:
return age(2+1) + 2 def age(3):
if 3 == 4:
return 40
elif 3 >0 and 3 < 4:
return age(3+1) + 2 def age(4):
if 4 == 4:
return 40
elif 3 >0 and 3 < 4:
return age(3+1) + 2
例二:用二分法理解递归
二分查找算法 必须处理有序的列表
比如现在有一个列表,寻找指定数字,用二分法怎样实现
def find(l,aim,start = 0,end = None):
end = len(l) if end is None else end
mid_index = (end - start)//2 + start
if start <= end:
if l[mid_index] < aim:
return find(l,aim,start =mid_index+1,end=end)
elif l[mid_index] > aim:
return find(l, aim, start=start, end=mid_index-1)
else:
return mid_index
else:
return '找不到这个值' l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88]
ret= find(l,66)
print(ret)
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