目录 : 一.递归的简介 二.递归的经典应用   2.1 递归求阶乘   2.2 递归推斐波那契数列   2.3 二分法找有序列表指定值   2.4 递归解汉诺塔 前言: 当我们碰到诸如需要求阶乘或斐波那契数列的问题时,使用普通的循环往往比较麻烦,但如果我们使用递归时,会简单许多,起到事半功倍的效果.这篇文章主要和大家分享一些和递归有关的经典案例,结合一些资料谈一下个人的理解,也借此加深自己对递归的理解和掌握一些递归基础的用法. 一.递归的简介 1.递归的百度百科定义 : 程序调用自身的编程技巧

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

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

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

        人与人之间的通讯规模已近天花板,物与物的则刚刚进入增长快车道.随着可穿戴.车联网.智能抄表等新兴市场的开启,工业4.0.智慧城市.智慧农业等理念照进现实,万物互联的时代正加速到来. 一,专业名词     #,低功耗广域网(Low Power Wide Area Network, LPWAN),这是一个大的领域.     #,基于蜂窝的窄带物联网(Narrow Band Internet of Things, NB-IoT),这是LPWAN领域内的华为阵营的一种具体的技术解决方案.

elasticsearch中的mapping映射配置与查询典型案例 elasticsearch中的mapping映射配置示例比如要搭建个中文新闻信息的搜索引擎,新闻有"标题"."内容"."作者"."类型"."发布时间"这五个字段:我们要提供"标题和内容的检索"."排序"."高亮"."统计"."过滤"等一些基本

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:

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

本次分享的内容主要分为以下五点: HBase基本知识: HBase读写流程: RowKey设计要点: HBase生态介绍: HBase典型案例分析. 首先我们简单介绍一下 HBase 是什么. HBase 最开始是受 Google 的 BigTable 启发而开发的分布式.多版本.面向列的开源数据库.其主要特点是支持上亿行.百万列,支持强一致性.并且具有高扩展.高可用等特点. 既然 HBase 是一种分布式的数据库,那么其和传统的 RMDB 有什么区别的呢?我们先来看看HBase表核心概念,理解

Python的元编程案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.什么是元编程 元编程概念来自LISP和smalltalk. 我们写程序是直接写代码,是否能够用代码来生成未来我们需要的代码吗?这就是元编程. 例如,我们写一个类class A,能否用代码生成一个类出来? 用来生成代码的程序称为元程序metaprogram,编写这种程序就称为元编程metaprogramming. Python语言能够通过反射实现元编程. Python中所有非object类都继承自obj

写在前面 不得不说,有些小伙伴的学习热情真高,学完了Lambda表达式的语法,想来几个典型案例再强化下.于是问冰河能否给几个Lambda表达式的典型使用示例.于是乎,便有了这篇文章. 案例一 需求 调用Collections.sort()方法,通过定制排序比较两个Employee(先比较年龄,年龄相同按姓名比较),使用Lambda表达式作为参数传递. 实现 这里,我们先创建一个Employee类,为了满足需求,我们在Employee类中定义了姓名.年龄和工资三个字段,如下所示. @Data @B

目录 主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例 1.认识PCA (1)简介 (2)方法步骤 2.提取主成分 3.主成分方差可视化 4.特征变换 5.数据分类结果 6.完整代码 总结: 1.认识PCA (1)简介 数据降维的一种方法是通过特征提取实现,主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术,广泛应用于特征提取和降维. 换言之,PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向,将这个方向投影到维度更小的新子空间.例如,将原数据向量x,通过构建  维变换矩阵 W,映射到新的k维子空间,通常().

目录 线性判别分析(LDA)数据降维及案例实战 一.LDA是什么 二.计算散布矩阵 三.线性判别式及特征选择 四.样本数据降维投影 五.完整代码 结语 一.LDA是什么 LDA概念及与PCA区别 LDA线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)也是一种特征提取.数据压缩技术.在模型训练时候进行LDA数据处理可以提高计算效率以及避免过拟合.它是一种有监督学习算法. 与PCA主成分分析(Principal Component Analysis)相比,LDA是有监督数据压

7 月初,声网Agora 水晶球的"数据洞察"功能正式版上线."数据洞察"可显示两种数据,一种是用量,另一种是质量. "数据洞察"的"用量概览"最大的意义就是可以帮你回溯过去一段时间内的整体音视频分钟数趋势,为业务运营策略的复盘.调整提供数据参考.这些数据图表比较容易理解. 不过第一次在"数据洞察"中看到"质量概览"的用户,可能感受到的只是扑面而来的多个数据图标,一时间还不知道,如何复盘

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': {

在函数内部,可以调用其它函数,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 递归特性:1.必须有一个明确的结束条件 2.每次进入更深一层递归时,问题规模比上次递归都有所减少(10-8-5等) 3.递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出,(计算机中,函数调用时通过栈(stack堆,丝大可)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,函数返回栈就会减一层栈帧,由于栈的大小不是无限的,所以递归调用次数过度,会导致栈溢出) 默认最大的递归层数是999层 import sys sy

递归 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. 例如,我们来计算阶乘: n! = 1 x 2 x 3 x ... x n, 用函数f1(n)表示,可以看出: f1(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = f1(n-1) x n 所以,f1(n)可以表示为 n x f1(n-1),只有n=1时需要特殊处理. 于是,f1(n)用递归的方式写出来就是: def f1(n): if n==1: