python遞歸函數(shù)優(yōu)化,遞歸法python

Python 實(shí)現(xiàn)遞歸

一、使用遞歸的背景

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先來(lái)看一個(gè)??接口結(jié)構(gòu)：

這個(gè)孩子，他是一個(gè)列表，下面有6個(gè)元素

展開(kāi)children下第一個(gè)元素[0]看看：

發(fā)現(xiàn)[0]除了包含一些字段信息，還包含了 children 這個(gè)字段（喜當(dāng)?shù)瑫r(shí)這個(gè)children下包含了2個(gè)元素：

展開(kāi)他的第一個(gè)元素，不出所料，也含有children字段（人均有娃）

可以理解為children是個(gè)對(duì)象，他包含了一些屬性，特別的是其中有一個(gè)屬性與父級(jí)children是一模一樣的，他包含父級(jí)children所有的屬性。

比如每個(gè)children都包含了一個(gè)name字段，我們要拿到所有children里name字段的值，這時(shí)候就要用到遞歸啦～

二、find_children.py

拆分理解：

1.首先import requests庫(kù)，用它請(qǐng)求并獲取接口返回的數(shù)據(jù)

2.若children以上還有很多層級(jí)，可以縮小數(shù)據(jù)范圍，定位到children的上一層級(jí)

3.來(lái)看看定義的函數(shù)

我們的函數(shù)調(diào)用：find_children(node_f, 'children')

其中，node_f：json字段

??? children：遞歸對(duì)象

?以下這段是實(shí)現(xiàn)遞歸的核心：

?? if items['children']:

?items['children']不為None，表示該元素下的children字段還有子類數(shù)據(jù)值，此時(shí)滿足if條件，可理解為 if 1。

?items['children']為None，表示該元素下children值為None，沒(méi)有后續(xù)可遞歸值，此時(shí)不滿足if條件，可理解為 if 0，不會(huì)再執(zhí)行if下的語(yǔ)句（不會(huì)再遞歸）。

至此，每一層級(jí)中children的name以及下一層級(jí)children的name就都取出來(lái)了

希望到這里能幫助大家理解遞歸的思路，以后根據(jù)這個(gè)模板直接套用就行

（晚安啦～）

源碼參考：

Python算法-爬樓梯與遞歸函數(shù)

可以看出來(lái)的是，該題可以用斐波那契數(shù)列解決。

樓梯一共有n層，每次只能走1層或者2層，而要走到最終的n層。不是從n-1或者就是n-2來(lái)的。

F(1) = 1

F(2) = 2

F(n) = F(n-1) + F(n-2) (n=3)

這是遞歸寫(xiě)法，但是會(huì)導(dǎo)致棧溢出。在計(jì)算機(jī)中，函數(shù)的調(diào)用是通過(guò)棧進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的，如果遞歸調(diào)用的次數(shù)過(guò)多，就會(huì)導(dǎo)致棧溢出。

針對(duì)這種情況就要使用方法二，改成非遞歸函數(shù)。

將遞歸進(jìn)行改寫(xiě)，實(shí)現(xiàn)循環(huán)就不會(huì)導(dǎo)致棧溢出

python 遞歸限制

python不能無(wú)限的遞歸調(diào)用下去。并且當(dāng)輸入的值太大，遞歸次數(shù)太多時(shí)，python 都會(huì)報(bào)錯(cuò)

首先說(shuō)結(jié)論，python解釋器這么會(huì)限制遞歸次數(shù)，這么做為了避免"無(wú)限"調(diào)用導(dǎo)致的堆棧溢出。

tail recursion 就是指在程序最后一步執(zhí)行遞歸。這種函數(shù)稱為 tail recursion function。舉個(gè)例子：

這個(gè)函數(shù)就是普通的遞歸函數(shù)，它在遞歸之后又進(jìn)行了 乘 的操作。 這種普通遞歸，每一次遞歸調(diào)用都會(huì)重新推入一個(gè)調(diào)用堆棧。

把上述調(diào)用改成 tail recursion function

tail recursion 的好處是每一次都計(jì)算完，將結(jié)果傳遞給下一次調(diào)用，然后本次調(diào)用任務(wù)就結(jié)束了，不會(huì)參與到下一次的遞歸調(diào)用。這種情況下，只重復(fù)用到了一個(gè)堆棧。因此可以優(yōu)化結(jié)構(gòu)。就算是多次循環(huán)，也不會(huì)出現(xiàn)棧溢出的情況。這就是 tail recursion optimization 。

c和c++都有這種優(yōu)化， python沒(méi)有，所以限制了調(diào)用次數(shù)，就是為了防止無(wú)限遞歸造成的棧溢出。

如果遞歸次數(shù)過(guò)多，導(dǎo)致了開(kāi)頭的報(bào)錯(cuò)，可以使用 sys 包手動(dòng)設(shè)置recursion的limit

手動(dòng)放大 recursionlimit 限制：

關(guān)于python遞歸函數(shù)怎樣理解

遞歸的思想主要是能夠重復(fù)某些動(dòng)作，比如簡(jiǎn)單的階乘，次方，回溯中的八皇后，數(shù)獨(dú)，還有漢諾塔，分形。

由于堆棧的機(jī)制，一般的遞歸可以保留某些變量在歷史狀態(tài)中，比如你提到的return x * power..., 但是某些或許龐大的問(wèn)題或者是深度過(guò)大的問(wèn)題就需要盡量避免遞歸，因?yàn)榭赡軙?huì)棧溢出。還有一個(gè)問(wèn)題是～python不支持尾遞歸優(yōu)化?。。?！所以～還是盡量避免遞歸的出現(xiàn)。

def power(x, n)

if n 0:

return 1

return x * power(x, n - 1)

power(3, 3)

3 * power(3, 2)

3 * (3 * power(3, 1))

3 * (3 * (3 * power(3, 0)))

3 * (3 * (3 * 1)) 這里n = 0, return 1

3 * (3 * 3)

3 * 9

27

當(dāng)函數(shù)形參n=0的時(shí)候，開(kāi)始回退～直到第一次調(diào)用power結(jié)束。

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