一.二分查找 二分查找也称之为折半查找,二分查找要求线性表(存储结构)必须采用顺序存储结构,而且表中元素顺序排列. 二分查找: 1.首先,将表中间位置的元素与被查找元素比较,如果两者相等,查找结束,否则利用中间位置将表分成前.后两个子表. 2.如果中间位置元素<被查找元素,则开始位置 = 中间位置,结束位置 = 表的长度-1 3.如果中间位置元素>被查找元素,则开始位置=0,结束位置=中间位置 l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,

程序: 利用Python实现三级菜单 要求: 打印省.市.县三级菜单 可返回上一级 可随时退出程序 coding: menu = { '北京':{ '朝阳':{ '国贸':{ 'CICC':{}, 'HP':{}, '渣打银行':{}, 'CCTV':{}, }, '望京':{ '陌陌':{}, '奔驰':{}, ':{}, }, '三里屯':{ '优衣库':{}, 'apple':{}, }, },'海淀':{ "五道口":{ "谷歌":{}, "网易&

几天前自己写了个将阿拉伯数字转为中文财务数字的程序.用的递归,不幸的是它是树形递归. 虽然实际过程中不太可能出现金额数字大到让Python递归栈溢出,但是始终是一块心病,这玩意终究在理论上是受限制的. 我持续地零散地思考过这个问题,今天终于将其一举拿下,并且还是两个版本,一个是函数式(尾递归),一个是命令式.总算是解决一个心病了. 关键在于哪?原来的思路是从左到右转换数字,这种思路用树形递归表示并不难,但是你尝试转化为尾递归时会让你欲仙欲死..反正我是没有弄出来,还浪费了很多时间. 不知怎么的,

Python递归_打印节点信息 递归特性:1.必须由一个明确的结束条件2.每次进入更深一层递归时,问题规模相比上一次递归都应该有所减少3.递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用时通过栈(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) 一.需求1:打印所有的节点 [root@db01 test]# cat duigui1.py #!/us

Python递归实现汉诺塔: def f3(n,x,y,z): if(n==1): print(x,'--->',z) else: f3(n-1,x,z,y) print(x,'--->',z) f3(n-1,y,x,z) n=int(input('请输入汉罗塔层数:')) f3(n,'X','Y','Z') 运行结果如下:

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件2.找出这一次和上一次关系3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+…+n的数和? # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数

python递归列出目录及其子目录下所有文件 一.前言 函数的递归,简单来说,就是函数内部调用自己 先举个小例子,求阶乘 def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1) 递归要注意两个事项: 1.必须要有最后的默认结果,也就是最底层目录的默认结果 if n == 0 2.递归参数必须向默认结果收敛 factorial(n-1) 要用到 os 模块下的几个方法 要用到 os 模块下的几个方法 二.递归列出目

python之三级菜单 要求: 1. 运行程序输出第一级菜单 2. 选择一级菜单某项,输出二级菜单,同理输出三级菜单 3. 菜单数据保存在文件中 4. 让用户选择是否要退出 5. 有返回上一级菜单的功能 流程图: 代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- district_maps = { #定义字典 "华东区":{"山东":["济南","青岛","淄博&quo

摘要:在学习python递归知识点时,总是一知半解,似懂非懂的..在反复看视频翻资料同时,也收集案例来分析求证..通过分析下面几个案例希望能有所帮助!!! 1.用递归的方法实现阶乘... def num(n): if n == 1: return 1 return n * num(n - 1) m = num(8) print(m) 2.递归做简单的判断... def salary(n): print(n) """递归终止条件.....当n除于2整数位等于0时结束"

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和 # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当

摘要:菜单.工具栏和状态栏是大多数GUI 应用程序的常见且重要的图形组件.您可以使用它们为您的用户提供一种快速访问应用程序选项和功能的方法. 本文分享自华为云社区<Python 和 PyQt:创建菜单.工具栏和状态栏>,作者:Yuchuan. 在使用 Python 和PyQt开发图形用户界面 (GUI)应用程序时,您将使用的一些最有用和最通用的图形元素是菜单.工具栏和状态栏. 菜单和工具栏可以使您的应用程序看起来精美和专业,为用户提供一组可访问的选项,而状态栏允许您显示有关应用程序状态的相关信

首先非常感谢11期的学长薜保库提供了一种非常实用函数递归方法,让实现三层菜单如此简单,不过对所遍历的嵌套字典或列表格式有所要求.有特定的环境下非常实用. 主要针对中国的各省市区进行展示,采用了百度的js接口: http://passport.baidu.com/js/sitedata_bas.js 格式大概如下: var sitedata = [ { name:"请选择", sub:[{name:"请选择"}], type:1}, { name:"北京&q

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': {

需求:菜单管理功能(增.删.改),多级树形菜单展示 数据库表设计 create table if not exists Menu( id serial primary key , title ) not null , parent_id int , url ), app_id int , icon ), sortby , create_time timestamp, update_time timestamp, foreign key (parent_id) references Menu(id

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

一.递归知识 函数迭套执行,逐层执行之后,满足某个条件之后就会停止执行,将return值返回上层的函数,上层函数再逐层返回,最终返回给最初始函数. 递归在斐波那契数列的应用[斐波那契数列特点:前两个数字相加之和等于下一个数字] 例一.打印出小于10000的斐波那契数列 def f(a1,a2): if a1 > 10000: return print(a1) a3 = a1 + a2 f(a2,a3) res = f(0,1) print(res) 例二.获得斐波那契数列第10个数字 def f

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 * 2 * 3 * ... * n,用函数 fact(n)表示,可以看出:fact(n) = n! = 1 * 2 * 3 * ... * (n-1) * n = (n-1)! * n = fact(n-1) * n所以,fact(n)可以表示为 n * 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(

Python中默认的最大递归深度是989,当尝试递归第990时便出现递归深度超限的错误: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison 简单方法是使用阶乘重现: #!/usr/bin/env Python def factorial(n): if n == 0 or n == 1: return 1 else: return(n * factorial(n - 1)) >>> factorial(989) ...

在做递归的时候,测试了一下python的递归能力. 如果不设置递归次数的话,大概只能在992次左右,就会出现错误:RuntimeError: maximum recursion depth exceeded 如果使用代码: import sys sys.setrecursionlimit(1000000) #例如这里设置为一百万 设置了递归次数,到了9656次就会出现stack overflow的问题.查了一下,如果换成64位的python会好点.但是做递归容易引起溢出这个问题还是听蛋疼的,数据

学习python,正好用一个例子练习一下递归. 参考文档: http://www.runoob.com/python/python-exercise-example18.html 题目:求s=a+aa+aaa+aaaa+aa...a的值,其中a是一个数字.例如2+22+222+2222+22222(此时共有5个数相加),几个数相加有键盘控制. 递归方法 #!/usr/bin/env python # 获取单个数字 def get_num(num, bit): if bit == 1: retur