代码: #求最大公约数 def gcd(x,y): if x < y: swap = x x = y y = swap if x%y == 0: return y else: gcd(y,x%y) print(gcd(10,20)) print(gcd(20,15)) 输出结果: 10 None 如果将return y替换成print(y),是可以正确输出结果的. 查阅了网上的文章,有说是在递归的每一个分支都需要给出一个return,于是将代码改为: def gcd(x,y): if x <

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

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

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

#!/usr/bin/python import os.path def readXmls(folder): #三个参数:分别返回1.父目录 2.所有文件夹名字(不含路径) 3.所有文件名字 for parent,dirnames,filenames in os.walk(folder): for dirname in dirnames: print("parent is:" + parent) print("dirname is" + dirname) #read

#自定义函数: import ospath="D:\\Temp_del\\a"def gci (path): """this is a statement""" parents = os.listdir(path) for parent in parents: child = os.path.join(path,parent) #print(child) if os.path.isdir(child): gci(child)

任何使用yield语句的函数都称为生成器.调用生成器函数将创建一个对象,该对象通过连续调用next()方法(在python3中是__next__())生成结果序列. next()调用使生成器函数一直运行到下一条yield语句为止.此时next()将返回值传递给yield,而且函数将暂时中止执行.再次调用next()时,函数将继续执行yield之后的语句.此过程持续到函数返回为止. 通常不会在生成器上直接调用next()方法,而是在for语句.sum()或一些使用序列的其他操作中使用它. 生成器函

一.递归 (1)递归就是函数自己调用自己的过程: (2)使用递归时,需要注意递归的出口,明确递归的终止条件. #计算n的阶乘 def fun(n): if n==1: return 1 else: return fun(n-1)*n print (fun(10)) 3628800 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

首先看一个例子,让我们lock = threading.Lock() 时(代码第33行),程序会卡死在这里 #!/usr/bin/env python import threading,time def run1(): print("grab the first part data") # 申请锁 lock.acquire() # 将全局的变量,在此声明一下 global num num += 1 # 释放锁 lock.release() return num def run2():

递归调用:在调用一个函数过程中,直接或间接又调用该函数本身,称之为递归调用 递归必备的2个阶段  1递推 2回溯 当递推结束后就可以进行回溯了 Python默认设置递归层数为1000 递归示例: def guess_age(n): if n==1: return 18 return guess_age(n-1)+2 res=guess_age(5) print(res)

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

递归栈溢出 Python的递归调用栈的深度有限制,默认深度为998,可以通过sys.getrecursionlimit()查看. 针对递归栈溢出,我们可以将默认深度设置为大一些,这样不会报错,但是再大的深度总归是有限的,而且深度越大对内存的占用也就越大,这对我们的程序是不利的.所以一般情况下我们不要将栈的深度设定太大. 但有时候我们又需要无限但递归,这里我们就可以用到尾递归. 尾递归 尾递归在很多语言中都可以被编译器优化, 基本都是直接复用旧的执行栈, 不用再创建新的栈帧, 原理上其实也很简单,