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于它自己的名称空间,如果一直调用下去,就会造成名称空间占用太多内存的问题,于是python为了杜绝此类现象,强制的将递归层数控制在了997(只要997!你买不了吃亏,买不了上当...). 拿什么来证明这个“998理论”呢?这里我们可以做一个实验: def foo(n): print(n) n +=…

1.初始递归 递归属于函数中的一种特殊函数,功能迅速并且干净利落,在函数中递归的基本就是在函数中调用自己本身 def func(): print(111) func() func()#将会无限循环‘111’并且在第998次的时候停止,python内部的保护机制.  2.递归中的保护机制 由于递归是调用自身那么将会面对一个严重的问题,那就是会不断的调用自己,并且不断创建一个新的空间,占用大量内存,由此python给予递归一个保护内存的方法,就是使得递归调取自身998次后就会出现报错并且会很快停止.…

人理解循环,神理解递归!  一.递归的定义 def story(): s = """ 从前有个山,山里有座庙,庙里老和尚讲故事, 讲的什么呢? """ print(s) story() story() 老和尚讲故事 递归的定义——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 1.python递归最大层数限制 997 2.最大层数限制是python默认的,可以做修改 3.但是我们不建议你修改 n =…

什么是递归函数? 简单来说就是在一个函数中重复的调用自己本身的函数 递归函数在调用的时候会不断的开内存的空间直到程序结束或递归到一个次数时会报错 计算可递归次数: i = 0 def func(): global i print('i = {}'.format(i)) i += 1 return func() func() #.....i = 994 i = 995 RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a…

目录 多层装饰器 有参装饰器 递归函数 基本演示 斐波那契数列 总结 小拓展 算法之二分法 简介 举例 总结 多层装饰器 我们已经知道了语法糖的作用是将装饰对象自动装饰到装饰器中,一个语法糖的应用我们已经学会了,那么多个语法糖该怎么应用呢? 让我们来看一串代码: # 装饰器outer1 def outer1(func1): print('加载了outer1') def wrapper1(*args, **kwargs): print('执行了wrapper1') res1 = func1(*ar…

一.递归的定义 1.什么是递归:在一个函数里在调用这个函数本身 2.最大递归层数做了一个限制:997,但是也可以自己限制 1 def foo(): 2 print(n) 3 n+=1 4 foo(n) 5 foo(1) 验证997 3.最大层数限制是python默认的,可以做修改,但是不建议你修改.(因为如果用997层递归都没有解决的问题要么是不适合使用递归来解决问题,要么就是你的代码太烂了) 1 import sys 2 sys.setrecursionlimit(10000000)#修改递归…

递归函数 1. 递归 (1)什么是递归:在函数中调用自身函数(2)最大递归深度:默认997/998——是Python从内存角度出发做的限制 n = 0 def story(): global n n+= 1 print(n) story() #997/998 story() (3)修改最大深度:最好不要改——递归次数太多,则不适合用递归解决问题 import sys sys.setrecursionlimit(2000) #1997/1998 2. 递归的优点 会让代码变简单 3. 递归的缺点…

说明:大部分代码是在网上找到的,好几个代码思路总结出来的 通常写算法,习惯用C语言写,显得思路清晰.可是假设一旦把思路确定下来,并且又不想打草稿.想高速写下来看看效果,还是python写的比較快.也看个人爱好.实习的时候有个同事对于python的缩进来控制代码块各种喷....他认为还是用大括号合适...怎么说呢,适合自己的才是最好的.我个人的毛病就是,写了几天C,到要转到python的时候,代码中依旧有C的影子..比方大括号问题,比方忘记在while或这for.if.else等后面加":&quo…

递归函数与三级菜单 menu = { '北京': { '海淀': { '五道口': { 'soho': {}, '网易': {}, 'google': {} }, '中关村': { '爱奇艺': {}, '汽车之家': {}, 'youku': {}, }, '上地': { '百度': {}, }, }, '昌平': { '沙河': { '老男孩': {}, '北航': {}, }, '天通苑': {}, '回龙观': {}, }, '朝阳': {}, '东城': {}, }, '上海': {…

二分查找 二分查找又称折半查找 优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好 缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难 折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表. 猜数字游戏 1.生成一个有序列表 2.用户猜测某个数字是否在列表中 代码: #!/usr/bin/env python # -*- conding-utf8 -*- def binary_search(data_source, find_n): mid = int(len(data_source)/2) if mid >= 1:…

楔子 如果有这样一个列表,让你从这个列表中找到66的位置,你要怎么做? 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] 你说,so easy! l.index(66)... 我们之所以用index方法可以找到,是因为python帮我们实现了查找方法.如果,index方法不给你用了...你还能找到这个66么? l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,…

冒泡: import random def _sort(_lst): count = 1 while count < len(_lst): for i in range(0, len(_lst)-1): if _lst[i] >= _lst[i+1]: tem = _lst[i+1] _lst[i+1] = _lst[i] _lst[i] = tem count += 1 return _lst if __name__ == "__main__": __lst = [] f…

二分查找: 二分查找也称折半查找(Binary Search),它是一种效率较高的查找方法.但是,折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列 查找过程: 首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置记录将表分成前.后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表.重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功  …

二分查找就是待查找的列表进行分半搜索 如下所示 二分查找普通实现: def erfen(alist, item): start = 0 end = len(alist) - 1 while start <= end: n = int((start + end) / 2) if alist[n] == item: return True elif alist[n] > item: end = n - 1 else: start = n + 1 return False alist = [0, 1…

# 二分查找l1 = [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] def two_search(l,aim,start=0,end=None): end = len(l)-1 if end is None else end if end >= start: mid_index = (end -start) // 2 + start if aim > l[mid_index]: return…

#!/usr/bin/pythondef binary_search(list, item): low = 0 high = len(list)-1 while low <= high: mid = (low + high)/2 print(mid) guess = list[mid] if guess == item: return mid elif guess > item: high = mid - 1 else: low = mid+1 return Nonemylist = [1,3…

1: 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] 从列表中找到某个num的位置 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: r…

data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35] def binary_search(dataset,find_num): if len(dataset) > 1: mid = int(len(dataset) / 2) if dataset[mid] == find_num: # find it print("找到数字", dataset[mid]) elif dataset[m…

什么是算法: 间而言之算法(Algorithm):一个计算过程,解决问题的方法 递归的两个特点: 调用自身 结束条件 递归示例: def func(x): : print("我的小鲤鱼",end='') else: print("抱着",end='') func(x-) print("的我",end="") func() 递归示例一:我的小鲤鱼 ''' 输出长度为 n 的斐波那契数列 ''' #方式一:while 循环 def…

一.递归函数 江湖上流传这这样一句话叫做:人理解循环,神理解递归.所以你可别小看了递归函数,很多人被拦在大神的门槛外这么多年,就是因为没能领悟递归的真谛. 递归函数:在一个函数里执行再调用这个函数本身.递归的默认最大深度:998 举例,先来一个死循环 def func1(): print(666) while True: func1() 执行输出: 666 ... 递归函数 def func1(): print(666) func1() func1() 执行输出: 666 ... Recursi…

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于它自己的名称空间,如果一直调用下去,就会造成名称空间占用太多内存的问题,于是python为了杜绝此类现象,强制的将递归层数控制在了997(只要997!你买不了吃亏,买不了上当...). 拿什么来证明这个"998理论"呢?这…

一.递归函数 1)定义 在函数中调用函数本身,就是递归 在python中递归的深度最大为1000,但实际达不到1000 def func(): print("-----func-----") func() func() 2)应用 可以使用递归来遍历各种树形结构,比如文件夹系统:可以使用递归来遍历该文件夹中的所有文件 import os def func(filepath, n): files_list = os.listdir(filepath) # 获取当前文件夹中的所有文件 for…

目录: 编码的补充 文件操作 集合 函数的参数 函数的递归 匿名函数与高阶函数 二分查找示例 一.编码的补充: 在python程序中,首行一般为:#-*- coding:utf-8 -*-,就是告诉python解释器使用的字符编码类型来解释以下代码: 查看python默认的字编码命令: >>> import sys >>> sys.getdefaultencoding() 'utf-8' 编码的转码: 不同国家的字符编码进行正常显示,先将机的字符编码转成unicode,…

约12年年底的时候,接触了python不到半年的样子,入门是直接实现GUI测试case的.今天面试地平线机器人,发现忘得差不多了- -. 当时的问题是这样的 写一个二分查找是实现,我好像不记得二分查找是个啥- -面试官很nice的解释了一遍.当时的写法是这样的. #!/bin/usr/env python inputArr=[1,2,3,4,4,5,5,5,6,6,6,7,77,77] destStr=sys.argv[1] if inputArr.find(destStr) == -1: pr…

#!/usr/bin/env python #coding -*- utf:8 -*- #二分查找#时间复杂度O(logn)#一个时间常量O(1)将问题的规模缩小一半,则O(logn) import random def binary_search(arraya, x, N): low = 0 high = N-1 notfound = -1 while low<=high: #这里是//2,写一个/会出错,因为python3中3/2=1.5,3//2=1 middle = (low+high)…

二分查找算法也成为折半算法,对数搜索算法,一会中在有序数组中查找特定一个元素的搜索算法.搜索过程是从数组中间元素开始的 如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束:如果查找的数大于中间数,则在数组的前一半查找,否则,在后一半查找.直到找到相应 数据止. 该算法的的复杂度为 O(log n),相比其他算法优势还是比较明显的. 二分查找法的O(log n)让它成为十分高效的算法.不过它的缺陷却也是那么明显的.就在它的限定之上: 必须有序,我们很难保证我们的数组都是有序的.当然可以在构建数组的时候…

老生常谈的算法了. #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- # Filename: demo.py # 用python实现二分查找 def binarySearch(a, ll, rr, val): while ll <= rr: mid = int((ll + rr) / 2) if a[mid] == val: return mid elif a[mid] > val: rr = mid - 1 else: ll = mid + 1 return…

楔子 如果有这样一个列表,让你从这个列表中找到66的位置,你要怎么做? 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] 你说,so easy! l.index(66) 我们之所以用index方法可以找到,是因为python帮我们实现了查找方法.如果,index方法不给你用了...你还能找到这个66么? l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,…

导读 曾几何时学好数据结构与算法是我们从事计算机相关工作的基本前提,然而现在很多程序员从事的工作都是在用高级程序设计语言(如Java)开发业务代码,久而久之,对于数据结构和算法就变得有些陌生了,由于长年累月的码砖的缘故,导致我们都快没有这方面的意识了,虽然这种论断对于一些平时特别注重学习和思考的人来说不太适用,但的确是有这样的一个现象. 而在要出去面试找工作的时候,才发现这些基础都快忘光光了,所以可能就“杯具”了!实际上,对于数据结构和算法相关的知识点的学习,是程序员必须修炼的一门内功,而要掌握…

Python实现二分查找法(基于顺序表) class List: elem=[] #存储顺序表元素 last=-1 #设置初始为-1 SeqList = List() #创建一个顺序表 print("欢迎来到我的二分查找(停止输入……Y,继续输入……N),回车开始下一次输入") while True: end = input() #python3.0以后没有raw_input if end == "Y": break else: SeqList.elem.appen…