一,什么叫递归

#递归
#在一个函数里调用自己
#python递归最大层数限制 997
#最大层数限制是python默认的,可以做修改
#但是我们不建议你修改

例子和尚讲故事

 #!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_ #:基础版本
def story():
print("从前有座山,山里有座庙,庙里有个老和尚讲故事,讲的什么呀?")
while True:
story() #:递归版本
def story():
#递归函数,在一个函数内调用自己
#最大递归层数做了一个限制:997
print("从前有座山,山里有座庙,庙里有个老和尚讲故事,讲的什么呀?")
story()
print('')
story()

修改深度

 #!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_ import sys #所有和python相关的设置和方法
sys.setrecursionlimit(10000000)
n = 0
def f():
global n
n += 1
print(n)
f()
f()

二,递归实例

递归实现三级菜单

 #!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_ #三级菜单,按B返回
menu = {
'北京': {
'海淀': {
'五道口': {
'soho': {},
'网易': {},
'google': {}
},
'中关村': {
'爱奇艺': {},
'汽车之家': {},
'youku': {},
},
'上地': {
'百度': {},
},
},
'昌平': {
'沙河': {
'老男孩': {},
'北航': {},
},
'天通苑': {},
'回龙观': {},
},
'朝阳': {},
'东城': {},
},
'上海': {
'闵行': {
"人民广场": {
'炸鸡店': {}
}
},
'闸北': {
'火车战': {
'携程': {}
}
},
'浦东': {},
},
'山东': {},
}
print('主菜单'.center(40,'='))
# while True:
# for i in menu:print(i)
# user1 = input('no 1>>>:')
# if user1 == 'b':break
# if user1 == 'q':exit()
# if user1 not in menu:continue
# if user1 in menu:
# while True:
# for i1 in menu[user1]: print(i1)
# user2 = input('no 2>>>:')
# if user2 == 'b': break
# if user2 == 'q': exit()
# if user2 not in menu[user1]: continue
# if user2 in menu[user1]:
# while True:
# for i2 in menu[user1][user2]: print(i2)
# user3 = input('no 3>>>:')
# if user3 == 'b': break
# if user3 == 'q': exit()
# if user3 not in menu[user1][user2]: continue
# if user3 in menu[user1][user2]:
# while True:
# user4 = input('no 4>>>:')
# if user4 == 'b':break
# if user4 == 'q':exit() def list(menu): #menu being
while True:
for i in menu:
print(i)
k = input('>>>').strip()##beijng
if k == 'b' or k =='q': #k
return k #diyi beijing
if k in menu:
ret = list(menu[k]) #menu shahe
if ret == 'q':return 'q'
index = list(menu)
print(index)

递归实现二分查找

 #!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_ #二分查找算法
#算法:计算的方法
#有序的递增列表
#查找的是数字
l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26]
def find(l,aim): #l:列表 aim:要找的
mid = len(l)//2 #计算中点
if l[mid] > aim: #判断中间位置的值和目标值的大小关系
new_l = l[:mid] #[16,18] = [16,18,22,26][:mid]
return find(new_l,aim)
elif l[mid] < aim:#判断中间位置的值和目标值的大小关系
new_l = l[mid+1:]
return find(new_l,aim)
else:
return l[mid]
print(find(l,16)) #升级版二分法
#查找的是索引
l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26]
def find2(l,aim,start,end):#[2,3,5,10,15,16,18,22,26] 0,8
mid = (end+start)//2 #4 #5+8/2=6 #start =5 end = 5 mid = 5
if start < end:
if l[mid] > aim: #15 17 #18 17
end = mid -1 #end =6-1 = 5
return find2(l,aim,start,end)
elif l[mid] < aim: #15 17
start = mid + 1 # start = 5
return find2(l, aim, start, end)
else:
return mid
else:
return "找不到"
print(find2(l,18,start=0,end = len(l)-1)) #高级版二分法
l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88]
def func(l, aim,start = 0,end = len(l)-1 ):
mid = (start+end)//2
print(l[start:end+1])
if not l[start:end+1]: #空就是False not 就是 true
return
elif aim > l[mid]:
return func(l,aim,mid+1,end)
elif aim < l[mid]:
return func(l,aim,start,mid-1)
elif aim == l[mid]:
print("bingo")
return mid
index = func(l,1)

三,总结

#递归解决的问题
#就是通过参数,来控制每一次调用缩小计算的规模
#适合的场景
#数据的规模在减小,但是解决问题的思路没有改变
#结束递归的标志:return

python开发函数进阶:递归函数的更多相关文章

  1. python开发函数进阶:生成器表达式&各种推导式

    一,生成器表达式 #生成器表达式比列表解析更省内存,因为惰性运算 #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ new_2 = (i*i for i in ran ...

  2. python开发函数进阶:装饰器

    一,装饰器本质 闭包函数 功能:就是在不改变原函数调用方式的情况下,在这个函数前后加上扩展功能 作用:解耦,尽量的让代码分离,小功能之前的分离. 解耦目的,提高代码的重用性 二,设计模式 开放封闭原则 ...

  3. python开发函数进阶:匿名函数

    一,匿名函数 #简单的需要用函数去解决的问题 匿名函数的函数体 只有一行#也叫lambda表达式# cal2(函数名) = lambda n(参数) : n*n(参数怎么处理,并且返回值)#参数可以有 ...

  4. python开发函数进阶:可迭代的&迭代器&生成器

    一,可迭代的&可迭代对象 1.一个一个的取值就是可迭代的   iterable#str list tuple set dict#可迭代的 ——对应的标志 __iter__ 2.判断一个变量是不 ...

  5. python开发函数进阶:内置函数

    一,内置函数 #内置的模块#拿过来直接就用的:内置的函数 #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ #内置的模块 #拿过来直接就用的:内置的函数 #作用域相关 ...

  6. python开发函数进阶:命名空间,作用域,函数的本质,闭包,作用域方法(globales)

    一,命名空间 #局部命名空间#全局命名空间#内置命名空间 #三者的顺序#加载顺序       内置命名空间(程序运行前加载)->全局命名空间(程序运行中:从上到下加载)->局部命名空间(程 ...

  7. 【转】Python之函数进阶

    [转]Python之函数进阶 本节内容 上一篇中介绍了Python中函数的定义.函数的调用.函数的参数以及变量的作用域等内容,现在来说下函数的一些高级特性: 递归函数 嵌套函数与闭包 匿名函数 高阶函 ...

  8. Python之函数进阶

    本节内容 上一篇中介绍了Python中函数的定义.函数的调用.函数的参数以及变量的作用域等内容,现在来说下函数的一些高级特性: 递归函数 嵌套函数与闭包 匿名函数 高阶函数 内置函数 总结 一.递归函 ...

  9. 《Python》 函数进阶和名称空间作用域

    函数进阶: 一.动态参数:*args  **kwargs *args是元祖形式,接收除去键值对以外的所有参数 # args可以换成任意变量名,约定俗成用args **kwargs接收的只是键值对的参数 ...

随机推荐

  1. BZOJ 1185 [HNOI2007]最小矩形覆盖:凸包 + 旋转卡壳

    题目链接:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1185 题意: 给出二维平面上的n个点,问你将所有点覆盖的最小矩形面积. 题解: 先找出凸 ...

  2. # IFE前端(2015春)-task2

    第一章 JavaScript数据类型及语言基础 期望达成 掌握JavaScript的各种数据类型概念.判断方法 掌握JavaScript函数.对象的概念 掌握字符串.数字.数组.日期等对象的方法 了解 ...

  3. selenium学习笔记(selenium下载安装)

    博主自己捣鼓的接口框架先到这里 等工作上正式开始使用再后续完善需求 还是继续学习python.学编程就直接动手写 就想看看python+selenium的组合 什么都不多说.先下载安装 博主这里已经安 ...

  4. lightoj1213推公式

    很容易推出来的公式ans=n^(k-1)*k*sum 然后快速幂就好了 #include<map> #include<set> #include<cmath> #i ...

  5. ipmitool 查看硬件信息

    [root@75-6-25-yf-core ~]# cat /var/log/mcelog MCE 0HARDWARE ERROR. This is *NOT* a software problem! ...

  6. LeetCode OJ:Remove Duplicates from Sorted Array II(移除数组中的重复元素II)

    Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice? For exampl ...

  7. Four-operations: 使用node.js实现四则运算程序

    一. 项目基本信息 项目成员: 陈旭钦, 郭鹏燕 项目仓库: https://github.com/Yanzery/Four-operations 二. PSP2.1表格 PSP2.1 Persona ...

  8. [JS学习笔记]浅谈Javascript事件模型

    DOM0级事件模型 element.on[type] = function(){} 兼容性:全部支持   lay1 lay2 lay3 e.target:直接触发事件的元素[IE8及以下不支持tage ...

  9. [Hive]HiveServer2配置

    HiveServer2(HS2)是一个服务器接口,能使远程客户端执行Hive查询,并且可以检索结果.HiveServer2是HiveServer1的改进版,HiveServer1已经被废弃.HiveS ...

  10. Java并发编程之CyclicBarrier

    一.场景描述 有四个游戏玩家玩游戏,游戏有三个关卡,每个关卡必须要所有玩家都到达后才能允许通过.其实这个场景里的玩家中如果有玩家A先到了关卡1,他必须等到其他所有玩家都到达关卡1时才能通过,也就是说线 ...