Python進階之遞迴函式的用法及其樣本,python進階

來源:互聯網
上載者:User

Python進階之遞迴函式的用法及其樣本,python進階

作者是一名沉迷於Python無法自拔的蛇友,為提高水平,把Python的重點和有趣的執行個體發在簡書上。

一、遞迴

是指函數/過程/子程式在運行過程式中直接或間接調用自身而產生的重入現象。在電腦編程裡,遞迴指的是一個過程:函數不斷引用自身,直到引用的對象已知。使用遞迴解決問題,思路清晰,代碼少。但是在主流進階語言中(如C語言、Pascal語言等)使用遞迴演算法要耗用更多的棧空間,所以在堆棧尺寸受限制時(如嵌入式系統或者核心態編程),應避免採用。所有的遞迴演算法都可以改寫成與之等價的非遞迴演算法。

(來源於百度,看不懂正常,術語就是不說人話)

下面是筆者的個人理解:遞迴就是在函數內部調用自己的函數被稱之為遞迴。

看不懂?形象的舉幾個例子!

  1. 一個洋蔥是一個帶著一層洋蔥皮的洋蔥。
  2. 遞迴就是包子餡的包子,它的極限是饅頭。

真的形象!有點扯遠了...言歸正傳,下面我們通過遞迴來理解遞迴!

二、執行個體

#直接調用自己:def func():  print('from func')  func()func()
#間接調用自己def foo():  print('from foo')  bar()def bar():  print('from bar')  foo()foo()
#遞迴的實現:def age(n):  if n == 1:    return 18  return age(n-1)+2print(age(5))# age(5)=age(4)+2 第一次進入# age(4)=age(3)+2 第二次進入# age(3)=age(2)+2 第三次進入# age(2)=age(1)+2 第四次進入# age(1)=18 第五次進入,最後判斷終止條件# age(n)=age(n-1)+2 #n>1 遞迴終止條件# age(1)=18 #n=1     等於終止條件

三、遞迴的回溯與遞推

遞推:像上邊遞迴實現所拆解,遞迴每一次都是基於上一次進行下一次的執行,這叫遞推

回溯:則是在遇到終止條件,則從最後往回返一級一級的把值返回來,這叫回溯

# 執行個體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)

三、執行個體代碼

階乘

def fact(n):  if n==1:    return 1  return n * fact(n -1)

上面就是一個實現階層的遞迴函式,我們來試一試。

>>> fact(1)1>>> fact(5)120>>>fact(100)93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000

可能有點懵吧,來看一看計算過程吧:

===> 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

斐波那契數列

def fib(n):  if n <2:     return n  else:    return fib(n -1) + fib(n -2)

這個不難,還是去看下一個例子吧!

漢諾塔

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,沒事,看看流程圖,你會豁然開朗~

總結

以上就是筆者為大家總結的關於Python遞迴的內容,希望大家能夠喜歡~也希望大家多多支援幫客之家。

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