python 递归函数和二分查找

1.初始递归

　　递归属于函数中的一种特殊函数，功能迅速并且干净利落，在函数中递归的基本就是在函数中调用自己本身

def func():
    print(111)
    func()
func()#将会无限循环‘111’并且在第998次的时候停止，python内部的保护机制。

 2.递归中的保护机制

　　由于递归是调用自身那么将会面对一个严重的问题，那就是会不断的调用自己，并且不断创建一个新的空间，占用大量内存,由此python给予递归一个保护内存的方法，就是使得递归调取自身998次后就会出现报错并且会很快停止。

def func(n):
    n += 1
    print(n)
    func(n)
func(0)
#结果：
995
996
997
998Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled2/day15/地柜.py", line 46, in <module>
    func(0)#将会无限循环‘111’并且在第998次的时候停止，python内部的保护机制。
  File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled2/day15/地柜.py", line 45, in func

　　但是有一个有趣的模块能够修改递归中的最大上限，sys.setrecursionlimit() ,sys模块中的setrecursionlimit()指令，能够将递归中的保护机制最大上限改变。

import sys
sys.setrecursionlimit(10000)
def func(n):
    n += 1
    print(n)
    func(n)
func(0)

结果：
3804
3805
3806
3807

windows系统大都是在3800左右，而ios和linux一般都在20000左右，由此看出电脑的基本性能，有兴趣的可以试试

 3.二分法用递归

在字典的查询中二分法使用的最频繁，

li = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
def two_search(li,aim)
# li = [1,2]
def two_search(li, aim, start=0, end=None):
    end = len(li)-1 if end == None else end
    mid_index = (end - start) // 2 + start  # 3
    if start <= end:
        if li[mid_index] < aim:
            return two_search(li,aim,start=mid_index+1,end=end)
        elif li[mid_index] > aim:
            return two_search(li,aim,start=0,end=mid_index-1)  #（[2,3,5],3）
        elif li[mid_index] == aim:
            return mid_index
        else:
            return '没有此值'
    else:
        return '没有此值'
print(two_search(li,3))#暂时不理解！！！！