函数递归

合集 - python(99)

1.python基础之注释2023-06-27 2.python语言学习路线（基础）2023-06-26 3.python源码结构2023-06-26 4.python发展史及python应用场景2023-06-26 5.变量2023-06-28 6.bug及debug2023-06-29 7.常见数据类型及其转换2023-06-30 8.字符串格式化2023-06-30 9.转义符2023-06-30 10.字符串在货币、日期、精度的处理2023-07-01 11.字符编解码2023-07-01 12.字符编解码及其相互转换2023-07-01 13.内置函数-help-帮助文档2023-07-01 14.内置函数print-输出2023-07-03 15.内置函数input2023-07-03 16.运算符2023-07-04 17.int的缓存策略（特别容易混）2023-07-04 18.判断语句2023-07-04 19.random模块2023-07-04 20.判断语句+ random的应用-剪刀石头布游戏2023-07-04 21.三元运算符（if else的简写）2023-07-04 22.循环语句-while2023-07-05 23.循环语句-while-练习题2023-07-05 24.循环语句for循环2023-07-05 25.循环语句 + else2023-07-05 26.字符串类str2023-07-06 27.正则在字符串中的简单应用2023-07-06 28.列表（List）2023-07-07 29.列表list的sort方法的坑2023-07-07 30.列表综合应用-8个教室随机分配到3个教室2023-07-08 31.元组2023-07-08 32.自动组包 & 自动解包2023-07-08 33.字典2023-07-08 34.集合2023-07-08 35.公共操作2023-07-08 36.公共操作-推导式（集合、列表、字典）2023-07-08 37.函数定义、调用、闭包2023-07-08 38.拆包和交换变量值2023-07-09 39.函数的变量作用域、返回值、参数2023-07-09

40.函数递归2023-07-09

41.匿名函数（lambda表达式）012023-07-09 42.内置函数abs2023-07-09 43.内置函数round2023-07-09 44.内置函数abs022023-07-09 45.高阶函数2023-07-09 46.内置高阶函数map2023-07-09 47.内置高阶函数reduce2023-07-09 48.内置函数reduce2023-07-09 49.学生管理系统-函数&循环&运算符综合练习2023-07-09 50.文件操作之语法2023-07-10 51.文件操作2-最佳实践2023-07-11 52.文件操作之seek2023-07-11 53.文件及文件夹操作2023-07-11 54.面向对象基本概念2023-07-12 55.面向对象之类、对象的定义2023-07-12 56.添加和获取对象属性2023-07-12 57.面向对象之魔法方法2023-07-12 58.魔法函数 __repr__() 和 __str__()的区别2023-07-12 59.魔法方法__len__2023-07-12 60.魔法方法之__getitem__(self, key)、__setitem__(self, key, value) 和 __delitem__(self, key) 2023-07-12 61.魔法方法之__iter__(self) && __next__(self)2023-07-17 62.TypeError: iter() returned non-iterator of type 'MyIterable'2023-07-17 63.魔法方法之__contains__()2023-07-17 64.魔法方法之__call__2023-07-17 65.魔法方法之__getattr__(), __setattr__(), 和 __delattr__2023-07-18 66.__eq__(), __lt__(), 和 __gt__() 2023-07-18 67.案例：烤地瓜2023-07-18 68.案例：给房子置办家具2023-07-19 69.继承2023-07-19 70.继承之子类复用父类的属性、方法2023-07-19 71.继承的分类2023-07-19 72.MRO2023-07-19 73.继承之子类重写父类同名属性和方法2023-07-19 74.⼦类调⽤⽗类的同名⽅法和属性2023-07-19 75.私有属性&&方法的定义&访问限制2023-07-19 76.setter&getter方法访问私有属性2023-07-20 77.__mro__属性2023-07-20 78.python 面向对象3大特征详解2023-07-20 79. 类属性和实例属性2023-07-21 80.类属性和实例属性最佳实践2023-07-21 81.类方法2023-07-21 82.静态方法2023-07-21 83.异常基础2023-07-21 84.多组异常处理基础2023-07-22 85.多组异常处理2023-07-22 86.使用Python内置的错误信息2023-07-22 87.捕获所有异常2023-07-22 88.手动抛异常（raise）2023-07-22 89.try-except-else-finally2023-07-22 90.断言assert在异常中应用2023-07-22 91.自定义异常类2023-07-22 92.模块2023-07-23 93.常见的5种模块导入2023-07-23 94.模块的定位顺序2023-07-23 95.__all__变量限制、明确导入范围2023-07-23 96.包2023-07-23 97.时间模块datetime2023-07-23 98.多任务编程之并发、并行概念2023-07-23 99.进程实现多任务（进程概念、单进程、多进程执行多任务）2023-07-23

 1 '''
 2 函数的递归即函数调用自己
 3 最佳实践：
 4     1. 定义基本情况（终止条件）： 递归函数应该始终包含一个或多个基本情况，即终止条件。这些基本情况描述了递归的结束条件，当满足这些条件时，递归将停止并返回结果。
 5     2. 确保向基本情况收敛： 确保递归过程能够向基本情况无限接近，并最终收敛。如果递归没有向基本情况收敛，会导致无限递归，最终耗尽系统资源并引发错误。
 6     3. 传递必要的参数： 在每次递归调用中，确保传递必要的参数以便递归正确执行。参数的值应该在递归的不同层级中改变以推进问题的解决。
 7     4. 利用递归的结果： 在递归函数中合理利用递归的结果来构建最终的返回值。通常可以通过将递归结果与当前步骤的计算结果结合来获得所需的最终结果。
 8 
 9 需要注意的坑：
10     1. 缺少或错误的终止条件： 如果没有正确定义基本情况（终止条件），递归将无法结束，导致无限递归并耗尽系统资源。确保定义了满足停止递归的基本情况。
11     2. 递归层数过多： Python默认递归深度有限。如果递归的层数超过了Python的递归限制，将引发RecursionError。如果需要处理大量的递归，可能需要考虑使用其他方法，如迭代或动态规划。
12     3. 重复计算： 在递归函数中，如果没有适当地利用递归的结果，可能会导致重复计算相同的值，从而浪费时间和资源。确保适当地利用递归的结果以避免重复计算。
13     4. 栈溢出： 递归函数在每次递归调用时都会创建一个新的函数帧并将其推入调用栈中。如果递归层数过多，可能导致调用栈溢出并引发RecursionError。确保递归不会达到系统的调用栈限制。
14 '''
15 
16 
17 def factorial(n):
18     ''' n 表示要求的数的阶乘 '''
19     if n == 1 or n == 0:
20         return 1
21     else:
22         return n * factorial(n - 1)  # 返回结果
23 
24 
25 print(factorial(5))

# 需求：3以内数字累加和 3 + 2 + 1 = 6
# 6 = 3 + 2以内数字累加和
# 2以内数字累加和 = 2 + 1以内数字累加和
# 1以内数字累加和 = 1  # 出口


# 递归特点：函数内部自己调用自己；必须有出口


def sum_numbers(num):
    # 2. 出口
    if num == 1:
        return 1
    # 1. 当前数字 + 当前数字-1的累加和
    return num + sum_numbers(num-1)


result = sum_numbers(3)
print(result)

# 如果没有出口，报错：超出最大递归深度

在Python中，默认的递归深度限制是1000层。这意味着，如果递归调用的层数超过了1000层，将引发RecursionError异常。

可以通过sys.setrecursionlimit()函数来更改默认的递归深度限制。例如，要将递归深度限制增加到2000层，可以使用以下代码：

1 import sys
2 
3 sys.setrecursionlimit(2000)

需要注意的是，更改递归深度限制可能会影响程序的性能和内存使用情况。如果需要处理大量的递归或者递归深度很大，建议考虑其他解决方案，如迭代或动态规划，以避免栈溢出或性能问题。

posted @ 2023-07-09 09:32 Allen_Hao 阅读(29) 评论(0) 编辑收藏举报

刷新页面返回顶部

登录后才能查看或发表评论，立即登录或者逛逛博客园首页

相关博文：

· 函数定义、调用、闭包

· 内置函数reduce

· Python——第四章：函数的递归调用

· Python高级之递归函数

· 『无为则无心』Python函数 — 32、递归

公告

昵称： Allen_Hao
园龄： 5年11个月
粉丝： 1
关注： 0

+加关注

2025年3月

日

一

二

三

四

五

六

allenxx

函数递归

公告

搜索

常用链接

我的标签

合集

随笔分类

随笔档案

阅读排行榜

推荐排行榜