Python入门篇-递归函数（recursion）

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：尹正杰

版权声明：原创作品，谢绝转载！否则将追究法律责任。

一.递归概述

　　（1）函数直接或者间接调用自身就是递归；


　　（2）递归需要有边界，递归前进段，递归返回段；


　　（3）递归一定要有边界条件；


　　（4）当边界条件不满足的时候，递归前进；

　　
　　（5）当边界条件满足的时候，递归返回；

二.递归案例

 #！/usr/bin/env python

 #_*_coding:utf-8_*_

 #@author :yinzhengjie

 #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

 #EMAIL:y1053419035@qq.com

 import sys

 print("默认的递归调用次数限制0是：{} 次".format(sys.getrecursionlimit()))

 sys.setrecursionlimit(20000)    #我们修改默认的递归调用次数

 print("当前递归调用次数限制是：{} 次".format(sys.getrecursionlimit()))

 """

 递归要求：

     递归一定要有退出条件，递归调用一定要执行到这个退出条件。没有退出条件的递归调用，就是无限调用。

     递归调用的深度不宜过深：

         Python对递归调用的深度做了限制，以保护解释器

         超过递归深度限制，抛出："RecursionError： maxinum recursion depth exceeded" 即超过了最大递归深度

         sys.getrecursionlimit()

 """

 """

     斐波拉契数字推理公式：F(0)=0, F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)

 """

 def fib(n):

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

 for i in range(20):

     print(fib(i), end=' ')

 #以上代码执行结果如下:

 默认的递归调用次数限制0是：1000 次

 当前递归调用次数限制是：20000 次

 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765

三.递归的性能

1>.使用for循环打印斐波拉契前35个数字

 #！/usr/bin/env python

 #_*_coding:utf-8_*_

 #@author :yinzhengjie

 #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

 #EMAIL:y1053419035@qq.com

 import datetime

 start = datetime.datetime.now()

 pre = 0

 cur = 1 # No1

 print(pre, cur, end=' ')

 n = 35

 for i in range(n-1):

     pre, cur = cur, pre + cur

     print(cur, end=' ')

 delta = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()

 print("\n递归调用打印斐波拉契钱35个数字的时间为：{}".format(delta))

 #以上代码直接结果如下:

 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765 10946 17711 28657 46368 75025 121393 196418 317811 514229 832040 1346269 2178309 3524578 5702887 9227465

 递归调用打印斐波拉契钱35个数字的时间为：0.0

2>.使用递归方式打印斐波拉契前35个数字

 #！/usr/bin/env python

 #_*_coding:utf-8_*_

 #@author :yinzhengjie

 #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

 #EMAIL:y1053419035@qq.com

 import datetime

 n = 35

 start = datetime.datetime.now()

 def fib(n):

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

 for i in range(n):

     print(fib(i), end=' ')

 delta = (datetime.datetime.now() -start).total_seconds()

 print("\n递归调用打印斐波拉契钱35个数字的时间为：{}".format(delta))

 #以上代码直接结果如下:

 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765 10946 17711 28657 46368 75025 121393 196418 317811 514229 832040 1346269 2178309 3524578 5702887 9227465

 递归调用打印斐波拉契钱35个数字的时间为：5.93134

3>.递归优化方案 

　　循环稍微复杂一些，但是只要不是死循环，可以多次迭代直至算出结果

　　fib函数代码极简易懂，但是只能获取到最外层的函数调用，内部递归都是中间结果。而且给定一个n都要进行2n次递归，深度月神，效率月底。为了获取斐波那契数列需要外面在套一个n次的循环，效率就更低了。

　　递归还有深度限制，如果递归复杂，函数反复压栈，栈内存很快就溢出了

　　思考：这个极简的递归代码能否提高性能呢？下面是优化后的代码，效率有明显的提示，代码如下所示：
#！/usr/bin/env python

#_*_coding:utf-8_*_

#@author :yinzhengjie

#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

#EMAIL:y1053419035@qq.com

import datetime

start = datetime.datetime.now()

pre = 0

cur = 1 # No1

print(pre, cur, end=' ')

"""

    改进后的fib函数和循环的思想类似

    参数n是边界条件，用n来计算

    上一次的结果直接作为参数的实参

    效率很高

    和循环比较，性能相近。所以并不是说递归一定效率低下。但是递归有深度限制。

"""

def fib(n, pre=0,cur=1): # recursion

    pre, cur = cur, pre + cur

    print(cur, end=' ')

    if n == 2:

        return

    fib(n-1, pre, cur)

fib(35)

delta = (datetime.datetime.now() -start).total_seconds()

print("\n递归调用打印斐波拉契钱35个数字的时间为：{}".format(delta))

#以上代码直接结果如下:

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765 10946 17711 28657 46368 75025 121393 196418 317811 514229 832040 1346269 2178309 3524578 5702887 9227465

递归调用打印斐波拉契钱35个数字的时间为：0.0

4>.间接递归

#！/usr/bin/env python

#_*_coding:utf-8_*_

#@author :yinzhengjie

#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

#EMAIL:y1053419035@qq.com

def foo():

    bar()

def bar():

    foo()

"""

        我们这里看起来只是调用foo函数，但是进入foo函数中的函数体中我们发现调用bar函数，进入bar函数中的函数体中我们发现它

    又再次调用foo函数。因此我们执行该代码后会发现跑出来异常：“RecursionError: maximum recursion depth exceeded”.

        这就形成了间接递归，是通过别的函数调用了函数自身。但是，如果构成了循环递归调用是非常危险的，但是往往这种情况在代码

    复杂的情况下，还是可能发生这种调用。要用代码的规范来避免这种递归调用的发生。

"""

foo()

5>.递归总结

    （1）递归是一种很自然的表达，符合逻辑思维

    （2）递归相对运行效率低，每一次调用函数都要开辟栈帧

    （3）递归有深度限制，如果递归层次太深，函数反复压栈，栈内存很快就溢出了

    （4）如果有限次数的递归，可以使用递归调用，或者使用循环代替，循环代码稍微复杂一些，但是只要不是死循环，可以多次迭代直至算出结果

    （5）绝大多数递归，都可以使用循环实现

    （6）即使递归代码很简洁，但是能不用则不用递归

四.递归练习

1>.求N的阶乘

#！/usr/bin/env python

#_*_coding:utf-8_*_

#@author :yinzhengjie

#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

#EMAIL:y1053419035@qq.com

def fac(n):

    if n == 1:

        return 1

    return n * fac(n-1)

N = 5

print("{} 的阶乘为：{}".format(N,fac(N)))

#以上代码执行结果如下:

5 的阶乘为：120

解法一（推荐使用这种方法，该函数性能最佳，因为时间复杂度是相同的，该解法最简单）

#！/usr/bin/env python

#_*_coding:utf-8_*_

#@author :yinzhengjie

#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

#EMAIL:y1053419035@qq.com

def fac(n,p = 1):

    if n == 1:

        return p

    p *= n

    # print(p)

    return fac(n - 1,p)

N = 5

print("{} 的阶乘为：{}".format(N,fac(N)))

#以上代码执行结果如下:

5 的阶乘为：120

解法二

#！/usr/bin/env python

#_*_coding:utf-8_*_

#@author :yinzhengjie

#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

#EMAIL:y1053419035@qq.com

def fac(n,p = None):

   if p is None:

       p = [1]

   if n == 1:

       return p[0]

   p[0] *= n

   return fac(n - 1,p)

N = 5

print("{} 的阶乘为：{}".format(N,fac(N)))

#以上代码执行结果如下:

5 的阶乘为：120

解法三

2>.将一个数逆序放入列表中，例如：1234=>【4,3,2,1】

#！/usr/bin/env python

#_*_coding:utf-8_*_

#@author :yinzhengjie

#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

#EMAIL:y1053419035@qq.com

data = str(1234)

def revert(x):

    if x == -1:

        return ""

    return data[x] + revert(x -1)

print(revert(len(data) - 1))

#以上代码执行结果如下:

4321

解法一

#！/usr/bin/env python

#_*_coding:utf-8_*_

#@author :yinzhengjie

#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

#EMAIL:y1053419035@qq.com

def revert(n,list_1 = None):

    if list_1 is None:

        list_1 = []

    x,y = divmod(n,10)

    list_1.append(y)

    if x == 0:

        return list_1

    return revert(x,list_1)

print(revert(12345))

#以上代码执行结果如下:

[5, 4, 3, 2, 1]

解法二

#！/usr/bin/env python

#_*_coding:utf-8_*_

#@author :yinzhengjie

#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

#EMAIL:y1053419035@qq.com

num = 1234

def revert(num,target=[]):

    if num:

        target.append(num[len(num) - 1])    #等效于target.append(num[-1:])

        revert(num[:len(num) - 1])

    return target

print(revert(str(num)))

#以上代码执行结果如下:

['', '', '', '']

解法三

3>.解决猴子吃桃问题

    猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又吃了一个。第二天早上有将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第十天早上想吃时，只剩下一个桃子了。求第一天共摘了多少个桃子。
#！/usr/bin/env python

#_*_coding:utf-8_*_

#@author :yinzhengjie

#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

#EMAIL:y1053419035@qq.com

def peach(days = 10):

    if days == 1:

        return 1

    return (peach(days - 1) + 1) * 2

print(peach())

#以上代码执行结果如下:

1534

解法一

#！/usr/bin/env python

#_*_coding:utf-8_*_

#@author :yinzhengjie

#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

#EMAIL:y1053419035@qq.com

def peach(days = 1):

    if days == 10:

        return 1

    return (peach(days + 1) + 1) * 2

print("第一天共摘了{}个桃子".format(peach()))

#以上代码执行结果如下:

第一天共摘了1534个桃子

解法二

4>.把字典扁平化

源字典 =  {'a':{'b':,'c':}, 'd':{'e':,'f':{'g':}}}

目标字典 = {'a.c':,'d.e':,'d.f.g':,'a.b':}
 #！/usr/bin/env python

 #_*_coding:utf-8_*_

 #@author :yinzhengjie

 #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

 #EMAIL:y1053419035@qq.com

 source = {'a':{'b':1,'c':2},'d':{'e':3,'f':{'g':4}}}

 target = {}

 def flatmap(src,prefix=''):

     for k,v in src.items():

         if isinstance(v,(list,tuple,set,dict)):

             flatmap(v,prefix=prefix + k + '.')      #递归调用

         else:

             target[prefix + k] = v

 flatmap(source)

 print(target)

 #以上代码输出结果如下：

 {'a.b': 1, 'a.c': 2, 'd.e': 3, 'd.f.g': 4}

解法一

 #！/usr/bin/env python

 #_*_coding:utf-8_*_

 #@author :yinzhengjie

 #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

 #EMAIL:y1053419035@qq.com

 source = {'a':{'b':1,'c':2},'d':{'e':3,'f':{'g':4}}}

 def flatmap(src,dest=None,prefix=''):

     if dest == None:

         dest = {}

     for k,v in src.items():

         if isinstance(v,(list,tuple,set,dict)):

             flatmap(v,dest,prefix=prefix + k + '.')      #递归调用

         else:

             dest[prefix + k] = v

     return dest

 target = flatmap(source)

 print(target)

 #以上代码输出结果如下：

 {'a.b': 1, 'a.c': 2, 'd.e': 3, 'd.f.g': 4}

解法二

 #！/usr/bin/env python

 #_*_coding:utf-8_*_

 #@author :yinzhengjie

 #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

 #EMAIL:y1053419035@qq.com

 source = {'a':{'b':1,'c':2},'d':{'e':3,'f':{'g':4}}}

 def flatmap(src,dest=None,prefix=''):

     def _flatmap(src,dest=None,prefix=''):

         for k,v in src.items():

             key = prefix + k

             if isinstance(v,(list,tuple,set,dict)):

                 _flatmap(v,dest,key + ".")              #递归调用

             else:

                 dest[key] = v

     dest = {}

     _flatmap(src,dest)

     return dest

 target = flatmap(source)

 print(target)

 #以上代码输出结果如下：

 {'a.b': 1, 'a.c': 2, 'd.e': 3, 'd.f.g': 4}

解法三

5>.求2个字符串的最长公共子串

 #！/usr/bin/env python

 #_*_coding:utf-8_*_

 #@author :yinzhengjie

 #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/

 #EMAIL:y1053419035@qq.com

 def findit(str1,str2):

     count = 0

     length = len(str1)

     for sublen in range(length,0,-1):

         for start in range(0,length - sublen +1):

             substr = str1[start:start + sublen]

             count += 1

             if str2.find(substr) > -1:

                 print("count={},substrlen={}0".format(count,sublen))

                 return substr

 s1 = "abcdefg"

 s2 = "defabcdoabcdeftw"

 s3 = "1234a"

 print(findit(s1,s2))

 print(findit(s1,s3))

 #以上代码输出结果如下:

 count=2,substrlen=60

 abcdef

 count=22,substrlen=10

 a

参考案例

Python入门篇-递归函数Recursion的更多相关文章

  1. Python入门篇-面向对象概述

    Python入门篇-面向对象概述 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.语言的分类 面向机器 抽象成机器指令,机器容易理解 代表:汇编语言 面向过程 做一件事情,排出个 ...

  2. Python入门篇-StringIO和BytesIO

    Python入门篇-StringIO和BytesIO 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.StringIO(用于文本处理) 1>.使用案例 #!/usr/bin ...

  3. Python入门篇-文件操作

    Python入门篇-文件操作 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.文件IO常用操作 open:打开 read:读取 write:写入 close:关闭 readlin ...

  4. Python入门篇-functools

    Python入门篇-functools 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.reduce方法 reduce方法,顾名思义就是减少 reduce(function,se ...

  5. Python入门篇-类型注解

    Python入门篇-类型注解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.函数定义的弊端 1>.动态语言很灵活,但是这种特性也是弊端 Python是动态语言,变量随时可 ...

  6. Python入门篇-数据结构堆排序Heap Sort

    Python入门篇-数据结构堆排序Heap Sort 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.堆Heap 堆是一个完全二叉树 每个非叶子结点都要大于或者等于其左右孩子结点 ...

  7. Python入门篇-数据结构树（tree）的遍历

    Python入门篇-数据结构树(tree)的遍历 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.遍历 迭代所有元素一遍. 二.树的遍历 对树中所有元素不重复地访问一遍,也称作扫 ...

  8. Python入门篇-装饰器

    Python入门篇-装饰器 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.装饰器概述 装饰器(无参) 它是一个函数 函数作为它的形参 返回值也是一个函数 可以使用@functi ...

  9. Python入门篇-高阶函数

    Python入门篇-高阶函数 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.高级函数  1>.First Class Object 函数在Python中是一等公民 函数也 ...

随机推荐

  1. (原)关于音频onset detection算法的阅读

    Orgin:Using Audio Onset Detection Algorithms 本文档只记录了部分的内容,主要以aubio相关内容为主,并非整个文档的完整内容,记录人:lihaiping16 ...

  2. c++ 二进制方式读取文件 读取特殊类型数据

    #include <iostream> #include <fstream> using namespace std; /* 二进制方式进行读写文件,可以读写 各种各样数据类型 ...

  3. Zabbix主动模式与被动模式的区别——最简单的解释

    一直搞不清楚Zabbix的主动模式和被动模式的差别,网上看到别人博客里的解释都是云里雾里的,完全搞不清.知道偶然看到了以下这个解释.就基本上明白了. Zabbix的主动模式和被动模式都是相对agent ...

  4. 贴子详情接口偶发时延超过2s的问题

    1. 发现问题     1. 查询慢access日志,发现偶尔有接口时延超过2s,发送概率1%左右 2. 排查     1. 写单元测试,多次测试后,不能重现问题     2. 接口代码里加日志,每隔 ...

  5. 【Docker学习之七】Docker图形化管理和监控

    环境 docker-ce-19.03.1-3.el7.x86_64 centos 7 一.Docker管理工具 (官方三剑客)1.Docker Machine(学习的Openstack Heat)Cr ...

  6. 第1部分 Elasticsearch基础

    一.安装 es端口:9200 kibana端口:5601 brew install elasticsearch brew install elasticsearch brew services sta ...

  7. mysql新建用户host使用%但使用localhost无法连接

    今天新建了一个用户,权限也给了,host设置的为% 但是使用该用户连接时出现如下错误 查看用户 mysql> select host,user,password from mysql.user; ...

  8. IntelliJ IDEA重新打开后把字母隐藏怎么办

    默认Font的字体melno不行,r会隐形 解决方案:更换idea字体,点击apply按钮即可正常显示 修改Font为的consoleas  Size:16   line spacing:1.25

  9. dd命令的使用

    1.dd命令的使用 dd命令用于复制文件并对源文件的内容进行转换和格式化处理,在有需要的时候可以使用dd命令对物理磁盘进行操作,使用dd对磁盘操作时,最好使用块设备文件. (1)命令语法 dd (选项 ...

  10. Tarjan求有向图强连通分量 BY：优少

    Tarjan算法:一种由Robert Tarjan提出的求解有向图强连通分量的线性时间的算法. 定义给出之后,让我们进入算法的学习... [情境引入] [HAOI2006受欢迎的牛] 题目描述: 每头 ...