遞歸的思想主要是能夠重復某些動作,比如簡單的階乘,次方,回溯中的八皇后,數獨,還有漢諾塔,分形。
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由于堆棧的機制,一般的遞歸可以保留某些變量在歷史狀態中,比如你提到的return
x
*
power...,
但是某些或許龐大的問題或者是深度過大的問題就需要盡量避免遞歸,因為可能會棧溢出。還有一個問題是~python不支持尾遞歸優化!!!!所以~還是盡量避免遞歸的出現。
def
power(x,
n)
if
n
0:
return
1
return
x
*
power(x,
n
-
1)
power(3,
3)
3
*
power(3,
2)
3
*
(3
*
power(3,
1))
3
*
(3
*
(3
*
power(3,
0)))
3
*
(3
*
(3
*
1))
這里n
=
0,
return
1
3
*
(3
*
3)
3
*
9
27
當函數形參n=0的時候,開始回退~直到第一次調用power結束。
可以看出來的是,該題可以用斐波那契數列解決。
樓梯一共有n層,每次只能走1層或者2層,而要走到最終的n層。不是從n-1或者就是n-2來的。
F(1) = 1
F(2) = 2
F(n) = F(n-1) + F(n-2) (n=3)
這是遞歸寫法,但是會導致棧溢出。在計算機中,函數的調用是通過棧進行實現的,如果遞歸調用的次數過多,就會導致棧溢出。
針對這種情況就要使用方法二,改成非遞歸函數。
將遞歸進行改寫,實現循環就不會導致棧溢出
所謂基例就是不需要遞歸就能求解的,一般來說是問題的最小規模下的解。
例如:斐波那契數列遞歸,f(n)
=
f(n-1)
+
f(n-2),基例是1和2,f(1)和f(2)結果都是1
再比如:漢諾塔遞歸,基例就是1個盤子的情況,只需移動一次,無需遞歸
遞歸必須有基例,否則就是無法退出的遞歸,不能求解。
程序調用自身的編程技巧稱為遞歸( recursion)。遞歸做為一種算法在程序設計語言中廣泛應用。 一個過程或函數在其定義或說明中有直接或間接調用自身的一種方法。
它通常把一個大型復雜的問題層層轉化為一個與原問題相似的規模較小的問題來求解,遞歸策略只需少量的程序就可描述出解題過程所需要的多次重復計算,大大地減少了程序的代碼量。
遞歸的能力在于用有限的語句來定義對象的無限集合。一般來說,遞歸需要有邊界條件、遞歸前進段和遞歸返回段。當邊界條件不滿足時,遞歸前進;當邊界條件滿足時,遞歸返回。
Python
是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字符串都是對象。并且完全支持繼承、重載、派生、多繼承,有益于增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對于Lisp這種傳統的函數式編程語言,Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標準庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。
def Sum(m): #函數返回兩個值:遞歸次數,所求的值 if m==1:return 1,m return 1+Sum(m-1)[0],m+Sum(m-1)[1]cishu=Sum(10)[0] print cishu def Sum(m,n=1): ... if m==1:return n,m ... return n,m+Sum(m-1,n+1)[1] print Sum(10)[0] 10 print Sum(5)[0] 5
分享題目:python函數遞歸 python函數遞歸小測驗
本文來源:http://m.kartarina.com/article20/hgesco.html
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