reference:递归函数

Note

1.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。

eg.计算阶乘:

#!/usr/bin/env python3

def my_func(n) :
if n == 1 :
return 1
return n * my_func(n-1)

output:

>>> from function4 import my_func

>>> my_func(1)
1 >>> my_func(2)
2 >>> my_func(3)
6 >>> my_func(4)
24 >>> my_func(5)
120 >>> my_func(10)
3628800

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。

func(5)的计算过程:

===> func(5)
===> 5 * func(4)
===> 5 * (4 * func(3))
===> 5 * (4 * (3 * func(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * func(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120

2.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。

eg. my_func(1000)

output:

  File "/Users/wasdns/Desktop/Python-Learning/function/function4.py", line 4, in my_func
if n == 1 :
RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

3.解决递归调用栈溢出的方法是进行尾递归优化:

尾递归是指:1.在函数返回的时候,调用自身本身;2.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。

也就是说,尾递归优化重复调用一个帧栈,节省了大量运行时栈空间。

eg.

def my_func_2(num, product) :
if num == 1 :
return product
return my_func_2(num-1, num*product)

output:

>>> my_func_2(5, 1)
120

计算过程:

===> func_2(5, 1)
===> func_2(4, 5)
===> func_2(3, 20)
===> func_2(2, 60)
===> func_2(1, 120)
===> 120

练习

Hanoi Tower解法请参考:Hanoi Tower

抽象步骤:

1.将A柱中n-1个柱子搬到B柱。

2.将A柱中第n个柱子搬到C柱。

3.将A柱视作B柱,B柱视作A柱,重复上述两个步骤。

一个思考问题的关键是,忽略细节。在思考的时候,需要把函数视作一个整体功能,即将n个盘子从a移动到b,忽略其细节对于思考是一件很重要的事情。

def move(n, a, b, c) :
if (n == 1) : # A move last one to C
print(a, '=>', c)
return
else :
move(n-1, a, c, b) # from A move n-1 to B
move(1, a, b, c) # A move last one to C
move(n-1, b, a, c) # from B move n-1 to C
>>> move(3, 'A', 'B', 'C')
A => C
A => B
C => B
A => C
B => A
B => C
A => C

2017/2/3

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