python 8 函数
调用函数
Python内置了很多有用的函数,我们可以直接调用。
要调用一个函数,需要知道函数的名称和参数,比如求绝对值的函数abs
,只有一个参数。可以直接从Python的官方网站查看文档:
也可以在交互式命令行通过help(abs)
查看abs
函数的帮助信息。
调用abs
函数:
>>> abs(100)
100
>>> abs(-20)
20
>>> abs(12.34)
12.34
调用函数的时候,如果传入的参数数量不对,会报TypeError
的错误,并且Python会明确地告诉你:abs()
有且仅有1个参数,但给出了两个:
>>> abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)
如果传入的参数数量是对的,但参数类型不能被函数所接受,也会报TypeError
的错误,并且给出错误信息:str
是错误的参数类型:
>>> abs('a')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'
而max
函数max()
可以接收任意多个参数,并返回最大的那个:
>>> max(1, 2)
2
>>> max(2, 3, 1, -5)
3
数据类型转换
Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数,比如int()
函数可以把其他数据类型转换为整数:
>>> int('123')
123
>>> int(12.34)
12
>>> float('12.34')
12.34
>>> str(1.23)
'1.23'
>>> str(100)
'100'
>>> bool(1)
True
>>> bool('')
False
函数名其实就是指向一个函数对象的引用,完全可以把函数名赋给一个变量,相当于给这个函数起了一个“别名”:
>>> a = abs # 变量a指向abs函数
>>> a(-1) # 所以也可以通过a调用abs函数
1
===================================================================================================================================================================
定义函数
在Python中,定义一个函数要使用def
语句,依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:
,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用return
语句返回。
我们以自定义一个求绝对值的my_abs
函数为例:
# -*- coding: utf-8 -*-
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
print(my_abs(-99))
请自行测试并调用my_abs
看看返回结果是否正确。
请注意,函数体内部的语句在执行时,一旦执行到return
时,函数就执行完毕,并将结果返回。因此,函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。
如果没有return
语句,函数执行完毕后也会返回结果,只是结果为None
。return None
可以简写为return
。
在Python交互环境中定义函数时,注意Python会出现...
的提示。函数定义结束后需要按两次回车重新回到>>>
提示符下:
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│Command Prompt - python - □ x │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│>>> def my_abs(x): │
│... if x >= 0: │
│... return x │
│... else: │
│... return -x │
│... │
│>>> my_abs(-9) │
│9 │
│>>> _ │
│ │
│ │
└────────────────────────────────────────────────────────┘
如果你已经把my_abs()
的函数定义保存为abstest.py
文件了,那么,可以在该文件的当前目录下启动Python解释器,用from abstest import my_abs
来导入my_abs()
函数,注意abstest
是文件名(不含.py
扩展名):
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│Command Prompt - python - □ x │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│>>> from abstest import my_abs │
│>>> my_abs(-9) │
│9 │
│>>> _ │
│ │
import
的用法在后续模块一节中会详细介绍。
空函数
如果想定义一个什么事也不做的空函数,可以用pass
语句:
def nop():
pass
pass
语句什么都不做,那有什么用?实际上pass
可以用来作为占位符,比如现在还没想好怎么写函数的代码,就可以先放一个pass
,让代码能运行起来。
pass
还可以用在其他语句里,比如:
if age >= 18:
pass
缺少了pass
,代码运行就会有语法错误。
参数检查
调用函数时,如果参数个数不对,Python解释器会自动检查出来,并抛出TypeError
:
>>> my_abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: my_abs() takes 1 positional argument but 2 were given
但是如果参数类型不对,Python解释器就无法帮我们检查。试试my_abs
和内置函数abs
的差别:
>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 2, in my_abs
TypeError: unorderable types: str() >= int()
>>> abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'
当传入了不恰当的参数时,内置函数abs
会检查出参数错误,而我们定义的my_abs
没有参数检查,会导致if
语句出错,出错信息和abs
不一样。所以,这个函数定义不够完善。
让我们修改一下my_abs
的定义,对参数类型做检查,只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance()
实现:
def my_abs(x):
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x >= 0:
return x
else:
return -x
添加了参数检查后,如果传入错误的参数类型,函数就可以抛出一个错误:
>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 3, in my_abs
TypeError: bad operand type
错误和异常处理将在后续讲到。
返回多个值
函数可以返回多个值吗?答案是肯定的。
比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点,给出坐标、位移和角度,就可以计算出新的新的坐标:
import math
def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
import math
语句表示导入math
包,并允许后续代码引用math
包里的sin
、cos
等函数。
然后,我们就可以同时获得返回值:
>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(x, y)
151.96152422706632 70.0
但其实这只是一种假象,Python函数返回的仍然是单一值:
>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(r)
(151.96152422706632, 70.0)
原来返回值是一个tuple!但是,在语法上,返回一个tuple可以省略括号,而多个变量可以同时接收一个tuple,按位置赋给对应的值,所以,Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple,但写起来更方便。
小结 !!!!!!!!!!
定义函数时,需要确定函数名和参数个数;
如果有必要,可以先对参数的数据类型做检查;
函数体内部可以用return
随时返回函数结果;
函数执行完毕也没有return
语句时,自动return None
。
函数可以同时返回多个值,但其实就是一个tuple。
练习
请定义一个函数quadratic(a, b, c)
,接收3个参数,返回一元二次方程:
ax2 + bx + c = 0
的两个解。 代码如下实现!!!!!!
import math
a = int(input('请输入a的值:'))
b = int(input('请输入b的值:'))
c = int(input('请输入c的值:'))
def sqr(a, b, c):
for i in (a, b, c):
if not isinstance(i, (float, int)): #这是一个参数类型的检查 看清楚了 如果 不符合类型 输入数据 error
print('数据类型输入有误,请重新输入!')
d = b b - 4 a c
if d < 0:
print('此方程无实数解!')
pass
elif d == 0:
print('此方程有唯一实数解!')
else:
print('此方程有两个实数解!')
x1 = (0 - b - math.sqrt(d)) / (2 a)
x2 = (0 - b + math.sqrt(d)) / (2 * a)
return x1, x2
r = sqr(a, b, c) print(r) #测试!!!!!!!!1
================================================================================
# 测试:
print('sqr(2, 3, 1) =', sqr(2, 3, 1))
print('sqr(1, 3, -4) =', sqr(1, 3, -4)) if sqr(2, 3, 1) != (-0.5, -1.0):
print('测试失败')
elif sqr(1, 3, -4) != (1.0, -4.0):
print('测试失败')
else:
print('测试成功')
===========================================================!!!!!!!!!!!!!!!!!!
函数的参数
定义函数的时候,我们把参数的名字和位置确定下来,函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说,只需要知道如何传递正确的参数,以及函数将返回什么样的值就够了,函数内部的复杂逻辑被封装起来,调用者无需了解。
Python的函数定义非常简单,但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外,还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数,使得函数定义出来的接口,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码。
位置参数
我们先写一个计算x2的函数:
def power(x):
return x * x
对于power(x)
函数,参数x
就是一个位置参数。
当我们调用power
函数时,必须传入有且仅有的一个参数x
:
>>> power(5)
25
>>> power(15)
225
现在,如果我们要计算x3怎么办?可以再定义一个power3
函数,但是如果要计算x4、x5……怎么办?我们不可能定义无限多个函数。
你也许想到了,可以把power(x)
修改为power(x, n)
,用来计算xn,说干就干:
def power(x, n):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
对于这个修改后的power(x, n)
函数,可以计算任意n次方:
>>> power(5, 2)
25
>>> power(5, 3)
125
修改后的power(x, n)
函数有两个参数:x
和n
,这两个参数都是位置参数,调用函数时,传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x
和n
。
默认参数
新的power(x, n)
函数定义没有问题,但是,旧的调用代码失败了,原因是我们增加了一个参数,导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用:
>>> power(5)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n'
Python的错误信息很明确:调用函数power()
缺少了一个位置参数n
。
这个时候,默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2,所以,完全可以把第二个参数n的默认值设定为2:
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
这样,当我们调用power(5)
时,相当于调用power(5, 2)
:
>>> power(5)
25
>>> power(5, 2)
25
而对于n > 2
的其他情况,就必须明确地传入n,比如power(5, 3)
。
从上面的例子可以看出,默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时,有几点要注意:
一是必选参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错(思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面);
二是如何设置默认参数。
当函数有多个参数时,把变化大的参数放前面,变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
使用默认参数有什么好处?最大的好处是能降低调用函数的难度。
举个例子,我们写个一年级小学生注册的函数,需要传入name
和gender
两个参数:
def enroll(name, gender):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
这样,调用enroll()
函数只需要传入两个参数:
>>> enroll('Sarah', 'F')
name: Sarah
gender: F
如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办?这样会使得调用函数的复杂度大大增加。
我们可以把年龄和城市设为默认参数:
def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
print('age:', age)
print('city:', city)
这样,大多数学生注册时不需要提供年龄和城市,只提供必须的两个参数:
>>> enroll('Sarah', 'F')
name: Sarah
gender: F
age: 6
city: Beijing
只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息:
enroll('Bob', 'M', 7)
enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')
可见,默认参数降低了函数调用的难度,而一旦需要更复杂的调用时,又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用,函数只需要定义一个。
有多个默认参数时,调用的时候,既可以按顺序提供默认参数,比如调用enroll('Bob', 'M', 7)
,意思是,除了name
,gender
这两个参数外,最后1个参数应用在参数age
上,city
参数由于没有提供,仍然使用默认值。
也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时,需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')
,意思是,city
参数用传进去的值,其他默认参数继续使用默认值。
默认参数很有用,但使用不当,也会掉坑里。默认参数有个最大的坑,演示如下:
先定义一个函数,传入一个list,添加一个END
再返回:
def add_end(L=[]):
L.append('END')
return L
当你正常调用时,结果似乎不错:
>>> add_end([1, 2, 3])
[1, 2, 3, 'END']
>>> add_end(['x', 'y', 'z'])
['x', 'y', 'z', 'END']
当你使用默认参数调用时,一开始结果也是对的:
>>> add_end()
['END']
但是,再次调用add_end()
时,结果就不对了:
>>> add_end()
['END', 'END']
>>> add_end()
['END', 'END', 'END']
很多初学者很疑惑,默认参数是[]
,但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了'END'
后的list。
原因解释如下:
Python函数在定义的时候,默认参数L
的值就被计算出来了,即[]
,因为默认参数L
也是一个变量,它指向对象[]
,每次调用该函数,如果改变了L
的内容,则下次调用时,默认参数的内容就变了,不再是函数定义时的[]
了。
要修改上面的例子,我们可以用None
这个不变对象来实现:
def add_end(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
现在,无论调用多少次,都不会有问题:
>>> add_end()
['END']
>>> add_end()
['END']
为什么要设计str
、None
这样的不变对象呢?因为不变对象一旦创建,对象内部的数据就不能修改,这样就减少了由于修改数据导致的错误。
此外,由于对象不变,多任务环境下同时读取对象不需要加锁,同时读一点问题都没有。我们在编写程序时,如果可以设计一个不变对象,那就尽量设计成不变对象。
可变参数
在Python函数中,还可以定义可变参数。顾名思义,可变参数就是传入的参数个数是可变的,可以是1个、2个到任意个,还可以是0个。
我们以数学题为例子,给定一组数字a,b,c……,请计算a2 + b2 + c2 + ……。
要定义出这个函数,我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定,我们首先想到可以把a,b,c……作为一个list或tuple传进来,这样,函数可以定义如下:
def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
但是调用的时候,需要先组装出一个list或tuple:
>>> calc([1, 2, 3])
14
>>> calc((1, 3, 5, 7))
84
如果利用可变参数,调用函数的方式可以简化成这样:
>>> calc(1, 2, 3)
14
>>> calc(1, 3, 5, 7)
84
所以,我们把函数的参数改为可变参数:
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比,仅仅在参数前面加了一个*
号。
在函数内部,参数numbers
接收到的是一个tuple,因此,函数代码完全不变。但是,调用该函数时,可以传入任意个参数,包括0个参数:
>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0
如果已经有一个list或者tuple,要调用一个可变参数怎么办?可以这样做:
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
14
这种写法当然是可行的,问题是太繁琐,所以Python允许你在list或tuple前面加一个*
号,把list或tuple的元素变成可变参数传进去:
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14
*nums
表示把nums
这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用,而且很常见。
关键字参数
可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例:
def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
函数person
除了必选参数name
和age
外,还接受关键字参数kw
。在调用该函数时,可以只传入必选参数:
>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
也可以传入任意个数的关键字参数:
>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
关键字参数有什么用?它可以扩展函数的功能。比如,在person
函数里,我们保证能接收到name
和age
这两个参数,但是,如果调用者愿意提供更多的参数,我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能,除了用户名和年龄是必填项外,其他都是可选项,利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
和可变参数类似,也可以先组装出一个dict,然后,把该dict转换为关键字参数传进去:
>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
当然,上面复杂的调用可以用简化的写法:
>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
**extra
表示把extra
这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw
参数,kw
将获得一个dict,注意kw
获得的dict是extra
的一份拷贝,对kw
的改动不会影响到函数外的extra
。
命名关键字参数
对于关键字参数,函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些,就需要在函数内部通过kw
检查。
仍以person()
函数为例,我们希望检查是否有city
和job
参数:
def person(name, age, **kw):
if 'city' in kw:
# 有city参数
pass
if 'job' in kw:
# 有job参数
pass
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数:
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)
如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,例如,只接收city
和job
作为关键字参数。这种方式定义的函数如下:
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
和关键字参数**kw
不同, 命名关键字参数需要一个特殊分隔符*。
*
后面的参数被视为命名关键字参数。
调用方式如下:
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*
了:
def person(name, age, *args, city, job):
print(name, age, args, city, job)
命名关键字参数必须传入参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,调用将报错:
>>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given
由于调用时缺少参数名city
和job
,Python解释器把这4个参数均视为位置参数,但person()
函数仅接受2个位置参数。
命名关键字参数可以有缺省值,从而简化调用:
def person(name, age, *, city='Beijing', job):
print(name, age, city, job)
由于命名关键字参数city
具有默认值,调用时,可不传入city
参数:
>>> person('Jack', 24, job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
使用命名关键字参数时,要特别注意,如果没有可变参数(*arg),就必须加一个*
作为特殊分隔符。如果缺少*
,Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数:
def person(name, age, city, job):
# 缺少 *,city和job被视为位置参数
pass
参数组合
在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数,这5种参数都可以组合使用。
但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。
比如定义一个函数,包含上述若干种参数:
def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
def f2(a, b, c=0, *, d, **kw): #如果没有可变参数(*arg),就必须加一个*
作为特殊分隔符
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)
在函数调用的时候,Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。
>>> f1(1, 2)
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, c=3)
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
>>> f2(1, 2, d=99, ext=None)
a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}
最神奇的是通过一个tuple和dict,你也可以调用上述函数:
>>> args = (1, 2, 3, 4)
>>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> f1(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> args = (1, 2, 3)
>>> kw = {'d': 88, 'x': '#'}
>>> f2(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}
所以,对于任意函数,都可以通过类似func(*args, **kw)
的形式调用它,无论它的参数是如何定义的。
练习
以下函数允许计算两个数的乘积,请稍加改造,变成可接收一个或多个数并计算乘积:
答案 未填写 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!
=============================================================================================================================================================
递归函数
在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。
举个例子,我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n
,用函数fact(n)
表示,可以看出:
fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n
所以,fact(n)
可以表示为n x fact(n-1)
,只有n=1时需要特殊处理。
于是,fact(n)
用递归的方式写出来就是:
def fact(n):
if n==1:
return 1
return n * fact(n - 1)
上面就是一个递归函数。可以试试:
>>> fact(1)
1
>>> fact(5)
120
>>> fact(100)
93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000
如果我们计算fact(5)
,可以根据函数定义看到计算过程如下:
===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120
递归函数的优点是定义简单,逻辑清晰。理论上,所有的递归函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如递归清晰。
使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。可以试试fact(1000)
:
>>> fact(1000)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 4, in fact
...
File "<stdin>", line 4, in fact
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison
解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化,事实上尾递归和循环的效果是一样的,所以,把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。
尾递归是指,在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。
这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。
上面的fact(n)
函数由于return n * fact(n - 1)
引入了乘法表达式,所以就不是尾递归了。
要改成尾递归方式,需要多一点代码,主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中:
def fact(n):
return fact_iter(n, 1)
def fact_iter(num, product):
if num == 1:
return product
return fact_iter(num - 1, num * product)
可以看到,return fact_iter(num - 1, num * product)
仅返回递归函数本身,num - 1
和num * product
在函数调用前就会被计算,不影响函数调用。
fact(5)
对应的fact_iter(5, 1)
的调用如下:
===> fact_iter(5, 1)
===> fact_iter(4, 5)
===> fact_iter(3, 20)
===> fact_iter(2, 60)
===> fact_iter(1, 120)
===> 120
尾递归调用时,如果做了优化,栈不会增长,因此,无论多少次调用也不会导致栈溢出。
遗憾的是,大多数编程语言没有针对尾递归做优化,Python解释器也没有做优化,所以,即使把上面的fact(n)
函数改成尾递归方式,也会导致栈溢出。
小结
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。
针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的,没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。
Python标准的解释器没有针对尾递归做优化,任何递归函数都存在栈溢出的问题。
练习
汉诺塔的移动可以用递归函数非常简单地实现。
请编写move(n, a, b, c)
函数,它接收参数n
,表示3个柱子A、B、C中第1个柱子A的盘子数量,然后打印出把所有盘子从A借助B移动到C的方法,例如:
没有实现!!!!!!!!!!!!
def move(n, a, b, c):
if n == 1:
print(a, '-->', c)
# 期待输出:
# A --> C
# A --> B
# C --> B
# A --> C
# B --> A
# B --> C
# A --> C
move(3, 'A', 'B', 'C')
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