python语言，利用递归绘制彩色四阶五边形科赫雪花,并上传代码和科赫雪花效果图？import random
import turtle
def random_color():
rgbl=[255,0,0]
random.shuffle(rgbl)
return tuple(rgbl)
def koch(size,n):
if n==0:
turtle.fd(size)
else:
for angle in [0,60,-120,60]:
cc = random_color()
turtle.pencolor(cc[0], cc[1], cc[2])
turtle.left(angle)
koch(size/3,n-1)
def main():
turtle.colormode(255)
turtle.setup(600,600)
turtle.penup()
turtle.goto(-200,100)
turtle.pendown()
turtle.pensize(2)
level=4#4阶科赫雪花，阶数
koch(400,level)
turtle.right(120)
koch(400,level)
turtle.right(120)
koch(400,level)
turtle.hideturtle()
turtle.done()
main()
效果如图：
Python3：怎么通过递归函数函数的递归调用
递归问题是一个说简单也简单，说难也有点难理解的问题.我想非常有必要对其做一个总结.
首先理解一下递归的定义 ， 递归就是直接或间接的调用自身.而至于什么时候要用到递归 ， 递归和非递归又有那些区别？又是一个不太容易掌握的问题，更难的是对于递归调用的理解.下面我们就从程序 图形的角度对递归做一个全面的阐述.
我们从常见到的递归问题开始:
1 阶层函数
#include iostream
using namespace std;
int factorial(int n)
{
if (n == 0)
{
return 1;
}
else
{
int result = factorial(n-1);
return n * result;
}
}
int main()
{
int x = factorial(3);
coutxendl;
return 0;
}
这是一个递归求阶层函数的实现 。很多朋友只是知道该这么实现的 ， 也清楚它是通过不断的递归调用求出的结果.但他们有些不清楚中间发生了些什么.下面我们用图对此做一个清楚的流程:
根据上面这个图 ， 大家可以很清楚的看出来这个函数的执行流程 。我们的阶层函数factorial被调用了4次.并且我们可以看出在调用后面的调用中，前面的调用并不退出 。他们同时存在内存中 。可见这是一件很浪费资源的事情 。我们该次的参数是3.如果我们传递10000呢 。那结果就可想而知了.肯定是溢出了.就用int型来接收结果别说10000，100就会产生溢出.即使不溢出我想那肯定也是见很浪费资源的事情.我们可以做一个粗略的估计:每次函数调用就单变量所需的内存为:两个int型变量.n和result.在32位机器上占8B.那么10000就需要10001次函数调用.共需10001*8/1024 = 78KB.这只是变量所需的内存空间.其它的函数调用时函数入口地址等仍也需要占用内存空间 。可见递归调用产生了一个不小的开销.
2 斐波那契数列
int Fib(int n)
{
if (n = 1)
{
return n;
}
else
{
return Fib(n-1)Fib(n-2);
}
}
这个函数递归与上面的那个有些不同.每次调用函数都会引起另外两次的调用.最后将结果逐级返回.
我们可以看出这个递归函数同样在调用后买的函数时，前面的不退出而是在等待后面的结果，最后求出总结果 。这就是递归.
3
#include iostream
using namespace std;
void recursiveFunction1(int num)
{
if (num5)
{
coutnumendl;
recursiveFunction1(num 1);
}
}
void recursiveFunction2(int num)
{
if (num5)
{
recursiveFunction2(num 1);
coutnumendl;
}
}
int main()
{
recursiveFunction1(0);
recursiveFunction2(0);
return 0;
}
运行结果:
1
2
3
4
4
3
2
1
该程序中有两个递归函数 。传递同样的参数，但他们的输出结果刚好相反 。理解这两个函数的调用过程可以很好的帮助我们理解递归:
我想能够把上面三个函数的递归调用过程理解了，你已经把递归调用理解的差不多了.并且从上面的递归调用中我们可以总结出递归的一个规律：他是逐级的调用，而在函数结束的时候是从最后面往前反序的结束.这种方式是很占用资源 ， 也很费时的 。但是有的时候使用递归写出来的程序很容易理解 ， 很易读.
为什么使用递归:
1 有时候使用递归写出来的程序很容易理解，很易读.
2 有些问题只有递归能够解决.非递归的方法无法实现.如:汉诺塔.
递归的条件:
并不是说所有的问题都可以使用递归解决，他必须的满足一定的条件 。即有一个出口点.也就是说当满足一定条件时，程序可以结束 ， 从而完成递归调用，否则就陷入了无限的递归调用之中了.并且这个条件还要是可达到的.
递归有哪些优点:
易读 ， 容易理解，代码一般比较短.
递归有哪些缺点:
占用内存资源多，费时，效率低下.
因此在我们写程序的时候不要轻易的使用递归，虽然他有他的优点，但是我们要在易读性和空间，效率上多做权衡.一般情况下我们还是使用非递归的方法解决问题.若一个算法非递归解法非常难于理解 。我们使用递归也未尝不可.如:二叉树的遍历算法.非递归的算法很难与理解.而相比递归算法就容易理解很多.
对于递归调用的问题，我们在前一段时间写图形学程序时，其中有一个四连同填充算法就是使用递归的方法 。结果当要填充的图形稍微大一些时，程序就自动关闭了.这不是一个人的问题，所有人写出来的都是这个问题.当时我们给与的解释就是堆栈溢出 。就多次递归调用占用太多的内存资源致使堆栈溢出 ， 程序没有内存资源执行下去，从而被操作系统强制关闭了.这是一个真真切切的例子 。所以我们在使用递归的时候需要权衡再三.
关于python 画图的问题，我有一串码完全看不懂，麻烦大家帮我看一下 。首先，确定三角形的位置需要三个点 。代码里给出的myPoints = [[-100,-50],[0,100],[100,-50]]就是这三个点的位置 ， python递归函数画图你可以在坐标轴里画一个x，y轴 ， 找一下就知道了 。如果只是想让三角形倒过来，就重新给它三个点[[-100,100],[100,100],[0,-50]] 。
其次，三角形的边长，就是两个点之间的直线距离 。从代码里可以看到，（-100，-50），（100，-50）这两个点是在同一条横向的线上，它们的距离是200.所以想把三角形的尺寸扩大两倍，就需要把边长扩大，给出新的点[[-200,200],[200,200],[0,-100]]
综上 ， 修改main函数中的myPoints，即可达到你的需求：倒置三角形，尺寸扩大两倍
def main():
myTurtle = turtle.Turtle()
myWin = turtle.Screen()
myPoints = [[-200,200],[200,200],[0,-100]]
sierpinski(myPoints,3,myTurtle)
myWin.exitonclick()
再解释几个问题：
myTurtle.up() 和myTurtle.down()
可以把myTurtle看做是画笔 ， myTurtle.up()就表示把画笔从画布上抬起，也就是不跟画布接触 。myTurtle.down()也就可以看成是画笔跟画布接触 。
sierpinski是定义的一个递归画三角形的方法，degree可以理解成递归的深度，也就是说在一个三角形内可以再画几个小三角形（不包括中间的三角形） 。代码里degree 是3 ， 你可以运行一下代码，看看效果 。
希望能帮到你，有疑问请追问python递归函数画图！
Python 实现递归 一、使用递归的背景
先来看一个??接口结构：
【python递归函数画图 python递归函数画图形】 这个孩子，他是一个列表，下面有6个元素
展开children下第一个元素[0]看看：
发现[0]除了包含一些字段信息，还包含了 children 这个字段（喜当爹），同时这个children下包含了2个元素：
展开他的第一个元素 ， 不出所料，也含有children字段（人均有娃）
可以理解为children是个对象，他包含了一些属性 ， 特别的是其中有一个属性与父级children是一模一样的，他包含父级children所有的属性 。
比如每个children都包含了一个name字段，我们要拿到所有children里name字段的值，这时候就要用到递归啦～
二、find_children.py
拆分理解：
1.首先import requests库，用它请求并获取接口返回的数据
2.若children以上还有很多层级，可以缩小数据范围，定位到children的上一层级
3.来看看定义的函数
我们的函数调用：find_children(node_f, 'children')
其中 ， node_f：json字段
??? children：递归对象
?以下这段是实现递归的核心：
?? if items['children']:
?items['children']不为None，表示该元素下的children字段还有子类数据值，此时满足if条件，可理解为 if 1 。
?items['children']为None，表示该元素下children值为None，没有后续可递归值，此时不满足if条件，可理解为 if 0，不会再执行if下的语句（不会再递归） 。
至此，每一层级中children的name以及下一层级children的name就都取出来了
希望到这里能帮助大家理解递归的思路 ， 以后根据这个模板直接套用就行
（晚安啦～）
源码参考：
python递归函数画图的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容 ， 更多关于python递归函数画图形、python递归函数画图的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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