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python函数递归 python函数的递归

IT技术递归

python 递归限制 python不能无限的递归调用下去 。并且当输入的值太大 ， 递归次数太多时，python 都会报错
首先说结论 ， python解释器这么会限制递归次数 ， 这么做为了避免"无限"调用导致的堆栈溢出 。
tail recursion 就是指在程序最后一步执行递归 。这种函数称为 tail recursion function 。举个例子：
这个函数就是普通的递归函数，它在递归之后又进行了乘的操作 。这种普通递归 ， 每一次递归调用都会重新推入一个调用堆栈 。
把上述调用改成 tail recursion function
tail recursion 的好处是每一次都计算完，将结果传递给下一次调用，然后本次调用任务就结束了，不会参与到下一次的递归调用 。这种情况下，只重复用到了一个堆栈 。因此可以优化结构 。就算是多次循环 ， 也不会出现栈溢出的情况 。这就是 tail recursion optimization。
c和c都有这种优化， python没有，所以限制了调用次数，就是为了防止无限递归造成的栈溢出 。
如果递归次数过多，导致了开头的报错，可以使用sys包手动设置recursion的limit
手动放大 recursionlimit 限制：
python循环、递归for 变量 in range(次数)：被执行的语句变量：表示每次循环的次数，0-1之间
range（n）n表示产生0到n-1的整数序列共N个range(m,n)产生m到n-1的整数序列，共n-m个
循环for语句：for 循环变量 in遍历结构：语句体1else：语句体2
无限循环： while条件： 语句块
while 条件：语句体1 else: 语句体2
循环保留字：breakcontinue
方法1：from random import random
from time import perf_counter
DARTS=1000
hits=0.0
start =perf_counter()
for i in range(1,DARTS 1):
x,y=random(),random()
dist=pow(x**2 y**2,0.5)
if dist=1.0:
hits =hits 1
pi=4*(hits/DARTS)
print("圆周率是:{}".format(pi))
print("运行时间是{:.5f}s".format(perf_counter()-start))
方法2：
pi=0
n=100
for k in range(n):
pi= 1/pow(16,k)*(\
4/(8*k 1)-2/(8*k 4) - \
1/(8*k 5) - 1/(8*k 6))
print("圆周率值是:{}".format(pi))
def 函数名 （0个或者多个）：函数体renturn 返回值
def 函数名 （非可选参数，可选参数）：函数体renturn 返回值
参数传递的两种方式：位置传递，名称传递
科赫雪花：
import turtle
def koch(size,n):
if n==0:
turtle.fd(size)
else:
for angle in [0,60,-120,60]:
turtle.left(angle)
koch(size/3,n-1)
def main():
turtle.setup(400,200)
turtle.penup()
turtle.pendown()
turtle.pensize(2)
l=3
koch(600,l)
turtle.right(120)
turtle.pencolor('blue')
koch(600,l)
turtle.right(120)
turtle.pencolor('red')
koch(600,l)
turtle.speed(3000)
turtle.hideturtle()
main()
阶乘：
def fact(n):
s=1
for i in range(1,n 1):
s*=i
return s
c=eval(input("从键盘输入一个数字"))
print("阶乘结果",fact(c))
Python进阶：递归算法??递归算法常用来解决结构相似python函数递归的问题 。
??所谓结构相似 ， 是指构成原问题的子问题与原问题在结构上相似，可以用类似的方法解决 。具体地 ， 整个问题的解决，可以分为两部分python函数递归：第一部分是一些特殊情况 ， 有直接的解法python函数递归；第二部分与原问题相似，但比原问题的规模小 ， 并且依赖第一部分的结果 。
??本质上，递归是把一个不能或不好解决的大问题转化成一个或几个小问题 ， 再把这些小问题进一步分解成更小的问题，直至每个小问题都可以直接解决 。
??实际上，递归会将前面所有调用的函数暂时挂起，直到递归终止条件给出明确的结果后 ， 才会将所有挂起的内容进行反向计算 。其实，递归也可以看作是一种反向计算的过程，前面调用递归的过程只是将表达式罗列出来，待终止条件出现后，才依次从后向前倒序计算前面挂起的内容，最后将所有的结果一起返回 。
Python 实现递归 一、使用递归的背景
先来看一个??接口结构：
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函数递归 python函数的递归】python函数递归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函数的递归、python函数递归的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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