python 生成器和递归

生成器

1.定义

• 问题：python会把对象放到内存中，我们每次定义变量、列表等都会在内存中占用对应的地址块，所以当内存容量一定时，列表的容量会受到内存的限制，而且假如我们创建了一个包含200万个元素的列表，不仅会占用很大的地址空间，如果我们仅仅需要访问前面的几个元素，那么会造成后面的元素占用的空间都浪费了。基于这个问题，生成器就可以很好的解决。
• 解决：生成器可以根据特定的算法，生成一个可迭代的对象，当我们调用此对象时，可以在循环过程中不断推算后续的元素，调用终止之后则不再循环，而后面的元素也就不在创建，这样很好的解决了上面的问题
• 定义：生成器是这样一个函数，它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第 n 次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。 生成器不仅“记住”了它数据状态；生成器还“记住”了它在流控制构造（在命令式编程中，这种构造不只是数据值）中的位置。
• 生成器的特点： 生成器是一个函数，而且函数的参数都会保留。 迭代到下一次的调用时，所使用的参数都是第一次所保留下的，即是说，在整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的，而不是新创建的

2.创建

在函数中，如果使用了关键字yield时，此函数就是一个生成器，他的执行会和其他普通的函数有很多不同，函数返回的是一个对象，而不是一个结果值，如果需要得道结果值，需要调用next()函数
如下：

＃定义一个生成器func
def func():
    print(111)     ＃使用print打印每次循环的结果，便于查看
    yield 1
    print(222)
    yield 2
    print(333)
    yield 3

res = func()

下面开始进行循环

方法1:使用for循环

for i in res:
print(i)

输出结果：
111 ＃生成器第一次pring
1 ＃yield返回的对象值
222 ＃生成器第二次pring
2 ＃yield返回的对象值
333 ＃生成器第三次pring
3 ＃yield返回的对象值

方法2:使用next()迭代

print("".center(10,'*'))
r1 = res.__next__()   #进入函数找到yield,并去到yield后面的数据
print(r1)

print("".center(10,'*'))
r2 = res.__next__()   #进入函数找到yield,并去到yield后面的数据
print(r2)

print("".center(10,'*'))
r3 = res.__next__()   #进入函数找到yield,并去到yield后面的数据
print(r3)

输出结果：
****1*****
111
1
****2*****
222
2
****3*****
333
3

PS：for循环会自动调用next()方法，每当调用一次迭代器的next函数，生成器函数运行到yield之处，返回yield后面的值且在这个地方暂停，所有的状态都会被保持住，直到下次next函数被调用，或者碰到异常循环退出，所以如果一个生成器中一个yield被迭代之后，下次会读取下一个yield，所以for循环和next函数不能混用

• 生成器应用实例：排列和组合

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#pyversion:python3.5
#owner:fuzj

#组合生成器
def perm(items, n = None):
    if n is None:
        n = len(items)
    for i in range(len(items)):
        v = items[i:i+1]          ＃使用字符串分片，取其中的元素
        if n==1:                ＃如果是第一次循环，则打印第一个字符和第二个字符
            yield v
        else:
            rest = items[:i] + items[i+1:]   ＃i+1表示接着上次运行的状态i的值进行切片，取后面的值字符
            for p in perm(rest, n-1):  ＃递归调用本生成器，进行循环，此就是之前描述的特定规则
                yield v + p
#排列生成器
def comb(items, n = None):
    if n is None:
        n = len(items)
    else:
        for i in range(len(items)):
            v = items[i:i+1]      ＃使用字符串分片，取其中的元素
            if 1 == n:      ＃第一次循环，则打印第一个和第二个字符
                yield v
            else:
                rest = items[i+1:]
                for c in comb(rest, n-1):  ＃递归调用本生成器，进行循环，此就是之前描述的特定规则
                    yield v + c
p = perm('abcd',2)
c = comb('abcd',2)
print('组合'.center(10,"="))
for i in p:
    print(i)
print('排列'.center(10,"="))
for i in c:
    print(i)
输出效果：

====组合====
ab
ac
ad
ba
bc
bd
ca
cb
cd
da
db
dc
====排列====
ab
ac
ad
bc
bd
cd

递归

递归的理解，可以从一个需求中进行慢慢剖析

• 需求：计算1＊2＊3＊....＊1000的值

这是一个简单计算叠乘的需求，如果没接触递归之前，可以使用函数来实现

def func(arg):
    res ＝ arg
    for i in range(1,arg):
        res *= 1
    return res

这个函数通过循环arg以内的数，再依次相乘最终返回结果，如果使用递归的方法，将更简单

def fun(arg):
    if arg == 1:
        return arg
    return arg * fun(arg -1)

• 通过此函数发现，函数最终return的是函数本身的表达式，如果计算5以内的阶乘，他的运行如下：
  1）fun(5)调用函数fun()函数，此时arg = 5，5>1，所以会return 5 ＊ fun(4)
  2）fun(4)会调用fun()函数，此时arg＝4，4>1,所以会return 4 ＊ fun(3)
  3）fun(3)会调用fun()函数，此时arg＝3，3>1,所以会return 3 ＊ fun(2)
  4）fun(2)会调用fun()函数，此时arg＝2，2>1,所以会return 2 ＊ fun(1)
  5）fun(1)会调用fun()函数，此时arg＝1，1=1,所以会return 1
  6）当fun(1)将值返回给fun(2)之后，此时fun(2)=fun(1)＊2=2，继续往上返回给fun(3)
  7）当fun(2)将值返回给fun(3)之后，此时fun(3)=fun(2)＊3＝6,继续往上返回给fun(4)
  8）当fun(3)将值返回给fun(4)之后，此时fun(4)=fun(3)＊4＝24,继续往上返回给fun(5)
  9）当fun(4)将值返回给fun(5)之后，此时fun(5)=fun(4)＊5＝120，最终得出结果

• 特点

创建递归的条件

1.一个基线条件：递归终止的条件，需递归开始的时候进行判断处理。
2.一系列的规则：使对递归函数的每次调用都趋进于直至达到这个基线条件

递归可以提高代码的可读性，但是运行效率较低。在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等。