Python 进阶之递归函数一点都不难

Python 进阶之递归函数一点都不难

首页休闲益智递阶数列更新时间:2024-05-03

封图| CSDN│下载于视觉中国

作者 | 程序员adny

责编 | 徐威龙

出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)

本篇文章主要介绍了Python进阶之递归函数的用法及其示例,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起来看看吧。

递归

是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象。在计算机编程里,递归指的是一个过程:函数不断引用自身,直到引用的对象已知。

使用递归解决问题,思路清晰,代码少。但是在主流高级语言中(如C语言、Pascal语言等)使用递归算法要耗用更多的栈空间,所以在堆栈尺寸受限制时(如嵌入式系统或者内核态编程),应避免采用。所有的递归算法都可以改写成与之等价的非递归算法。

(来源于百度,看不懂正常,术语就是不说人话)

下面是笔者的个人理解:递归就是在函数内部调用自己的函数被称之为递归。

看不懂?形象的举几个例子!

一个洋葱是一个带着一层洋葱皮的洋葱。

递归就是包子馅的包子,它的极限是馒头。

真的形象!有点扯远了…言归正传,下面我们通过递归来理解递归!

实例

#直接调用自己:

def func:

print('from func')

func

func

#间接调用自己

def foo:

print('from foo')

bar

def bar:

print('from bar')

foo

foo

#递归的实现:

def age(n):

if n == 1:

return 18

return age(n-1) 2

print(age(5))

# age(5)=age(4) 2 第一次进入

# age(4)=age(3) 2 第二次进入

# age(3)=age(2) 2 第三次进入

# age(2)=age(1) 2 第四次进入

# age(1)=18 第五次进入,最后判断终止条件

# age(n)=age(n-1) 2 #n>1 递归终止条件

# age(1)=18 #n=1 等于终止条件

递归的回溯与递推

递推:像上边递归实现所拆解,递归每一次都是基于上一次进行下一次的执行,这叫递推。

回溯:则是在遇到终止条件,则从最后往回返一级一级的把值返回来,这叫回溯。

# 实例

l =[1, 2, [3, [4, 5, 6, [7, 8, [9, 10, [11, 12, 13, [14, 15,[16,[17,]],19]]]]]]]

def search(l):

for item in l:

if type(item) is list:

search(item)

else:

print(item)

search(l)

实例代码

阶乘:

def fact(n):

if n==1:

return 1

return n * fact(n -1)

上面就是一个实现阶层的递归函数,我们来试一试。

>>> fact(1)

1

>>> fact(5)

120

>>>fact(100)

93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000

可能有点懵吧,来看一看计算过程吧:

===> fact(5)

===> 5 * fact(4)

===> 5 * (4 * fact(3))

===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))

===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))

===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))

===> 5 * (4 * (3 * 2))

===> 5 * (4 * 6)

===> 5 * 24

===> 120

斐波那契数列

def fib(n):

if n <2:

return n

else:

return fib(n -1) fib(n -2)

这个不难,还是去看下一个例子吧!

汉诺塔

def hanoti(n,x1,x2,x3):

if(n == 1):

print('move:',x1,'-->',x3)

return

hanoti(n-1,x1,x3,x2)

print('move:',x1,'-->',x3)

hanoti(n-1,x2,x1,x3)

哈哈,肯定看不懂吧,没事,看看流程图,你会豁然开朗~

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