python 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)
93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000L
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
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(1, 1, n)
def fact_iter(product, count, max):
if count > max:
return product
return fact_iter(product * count, count + 1, max)
可以看到,return fact_iter(product * count, count + 1, max)
仅返回递归函数本身,product * count
和count + 1
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(1, 1, 5)
的调用如下:
===> fact_iter(1, 1, 5)
===> fact_iter(1, 2, 5)
===> fact_iter(2, 3, 5)
===> fact_iter(6, 4, 5)
===> fact_iter(24, 5, 5)
===> fact_iter(120, 6, 5)
===> 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。
有一个针对尾递归优化的decorator,可以参考源码:
http://code.activestate.com/recipes/474088-tail-call-optimization-decorator/
我们后面会讲到如何编写decorator。现在,只需要使用这个@tail_call_optimized
,就可以顺利计算出fact(1000)
:
>>> fact(1000)
402387260077093773543702433923003985719374864210714632543799910429938512398629020592044208486969404800479988610197196058631666872994808558901323829669944590997424504087073759918823627727188732519779505950995276120874975462497043601418278094646496291056393887437886487337119181045825783647849977012476632889835955735432513185323958463075557409114262417474349347553428646576611667797396668820291207379143853719588249808126867838374559731746136085379534524221586593201928090878297308431392844403281231558611036976801357304216168747609675871348312025478589320767169132448426236131412508780208000261683151027341827977704784635868170164365024153691398281264810213092761244896359928705114964975419909342221566832572080821333186116811553615836546984046708975602900950537616475847728421889679646244945160765353408198901385442487984959953319101723355556602139450399736280750137837615307127761926849034352625200015888535147331611702103968175921510907788019393178114194545257223865541461062892187960223838971476088506276862967146674697562911234082439208160153780889893964518263243671616762179168909779911903754031274622289988005195444414282012187361745992642956581746628302955570299024324153181617210465832036786906117260158783520751516284225540265170483304226143974286933061690897968482590125458327168226458066526769958652682272807075781391858178889652208164348344825993266043367660176999612831860788386150279465955131156552036093988180612138558600301435694527224206344631797460594682573103790084024432438465657245014402821885252470935190620929023136493273497565513958720559654228749774011413346962715422845862377387538230483865688976461927383814900140767310446640259899490222221765904339901886018566526485061799702356193897017860040811889729918311021171229845901641921068884387121855646124960798722908519296819372388642614839657382291123125024186649353143970137428531926649875337218940694281434118520158014123344828015051399694290153483077644569099073152433278288269864602789864321139083506217095002597389863554277196742822248757586765752344220207573630569498825087968928162753848863396909959826280956121450994871701244516461260379029309120889086942028510640182154399457156805941872748998094254742173582401063677404595741785160829230135358081840096996372524230560855903700624271243416909004153690105933983835777939410970027753472000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
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。
python 递归函数的更多相关文章
- Python 递归函数 详解
Python 递归函数 详解 在函数内调用当前函数本身的函数就是递归函数 下面是一个递归函数的实例: 第一次接触递归函数的人,都会被它调用本身而搞得晕头转向,而且看上面的函数调用,得到的结果会 ...
- python递归函数(10)
一个函数在函数体内部调用自己,这样的函数称为递归函数,递归的次数在python是有限制的,默认递归次数是997次,超过997次会报错:RecursionError. 一.递归函数案例 案例一:计算数字 ...
- python递归函数下不能正常使用yield
# -*- coding:utf-8 -*- import os import time file_list = [] def findFile(path): listFile = os.listdi ...
- Python递归函数
参考: https://pythonspot.com/recursion/ https://www.python-course.eu/recursive_functions.php 一.递归函数两大要 ...
- python—递归函数
递归函数 定义:即在函数定义中自己调用自己 递归就是在过程或函数中自我调用 递归必须有递归出口,即递归结束条件 举个栗子-阶乘: def fact(n): if n == 1: return 1 re ...
- 16 Python 递归函数
递归 1.什么是递归 recursion 递归 递归的定义——在一个函数里再调用这个函数本身 在一个函数里再调用这个函数本身,这种魔性的使用函数的方式就叫做递归. 递归的最大深度——997 一个函数在 ...
- Python递归函数和二分查找算法
递归函数:在一个函数里在调用这个函数本身. 递归的最大深度:998 正如你们刚刚看到的,递归函数如果不受到外力的阻止会一直执行下去.但是我们之前已经说过关于函数调用的问题,每一次函数调用都会产生一个属 ...
- Python递归函数,二分查找算法
目录 一.初始递归 二.递归示例讲解 二分查找算法 一.初始递归 递归函数:在一个函数里在调用这个函数本身. 递归的最大深度:998 正如你们刚刚看到的,递归函数如果不受到外力的阻止会一直执行下去.但 ...
- Python递归函数如何写?正确的Python递归函数用法
前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理.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 ...
随机推荐
- hdu 3929 Big Coefficients 容斥原理
看懂题目,很容易想到容斥原理. 刚开始我用的是二进制表示法实现容斥原理,但是一直超时.后来改为dfs就过了…… 代码如下: #include<iostream> #include<s ...
- 如何用Java语言向串口读写数据
原作者:赛迪网作者 shihuchen ,我在他的基础上进行了部分修改 [赛迪网讯]串口, RS-232-C(又称EIA RS-232-C,以下简称RS232)是在1970年由美国电子工业协会(EIA ...
- Qt之QtSoap(访问WebService)
http://blog.csdn.net/u011012932/article/details/51673800
- 页面滚动动态加载数据,页面下拉自动加载内容 jquery
<!DOCTYPE=html> <html> <head> < script src="js/jquery.js" type=" ...
- A simple json-rpc case for bitcoin blockchains
#!/usr/bin/env python import json import jsonrpc import requests #url = "http://user:password@i ...
- C#中的预处理器指令
C#中有许多名为“预处理器指令”的命令.这些命令从来不会转化为可执行代码中的命令,但会影响编译过程的各个方面. 例如,使用预处理器指令可以禁止编译器编译代码的某一部分.如果计划发布两个版本的代码,即基 ...
- I.MX6 android BatteryService jni hacking
/**************************************************************************** * I.MX6 android Batter ...
- HDU 5280 Senior's Array (暴力,水)
题意:给一个数列,再给一个数字p,要求p一定要替换掉数列中的一个元素,然后求最大连续子序列之和. 思路:1000*1000的复杂度,O(n*n) .就是每个都试,然后求和. #include < ...
- linux下nagios的安装与部署
一.Nagios简介 Nagios是一款开源的电脑系统和网络监视工具,能有效监控Windows.Linux和Unix的主机状态,交换机路由器等网络设置,打印机等.在系统或服务状态异常时发出邮件或短信报 ...
- 【Web前沿技术】纯 CSS3 打造的10个精美加载进度条动画
之前向大家介绍8款优秀的 jQuery 加载动画和进度条插件,今天这篇文章向大家推荐10个纯 CSS3 代码实现精美加载进度条动画效果的方案.加载动画和进度条在网站和 Web 应用中的使用非常流行,特 ...