import turtle as t def kehe(size,n): #递归函数 if n==0: t.fd(size) #阶数为0时,为一直线 else: for i in [0,60,-120,60]: t.left(i) kehe(size/3,n-1) def main(): t.screensize(600,600,"black") #调整画布大小,设置背景色为黑色 #t.setup(600,600,0,0) t.penup() t.goto(-100,100) t.pe

#KochDrawV1.pyimport turtledef koch(size,n): if n == 0: turtle.fd(size) else: for angle in [0,60,-120,60]: turtle.left(angle) koch(size/3,n-1) def main(): turtle.setup(800,400) turtle.penup() turtle.goto(-300,-50) turtle.pendown() turtle.pensize(2) k

本章绘图要点: turtle模块:python标准库自带的一个模块,可用来绘制二维图形.该模块封装了底层的数据处理逻辑,向外提供了更符合手工绘图习惯的接口函数,适用于绘制对质量.精度要求不高的图形. 递归:当所绘制的图形需要多次嵌套重复计算时,可采用递归策略降低程序的复杂性,减少程序的代码量. 海岸线 独上高原,眺望沧海,海洋与陆地之间,蜿蜒而行的海岸线有多长呢?这个问题似乎很简单.按照传统的几何和数学观点,有形状的东西应该都可以被测量.例如,我们可以通过尺子来测量方桌的长和宽,从而获得它的周长

科赫曲线是一种分形,其形态非常像雪花,因此又被称作科赫雪花.雪花曲线. 下面是用python的turtle包让我们来实时画一个 import turtledef koch(t,n): #定义一个函数 科赫曲线,完成绘画功能 if n < 5 : t.fd(n) return m = n/3 koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) t.rt(120) koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) def snowflake(t, n): # 画一朵雪花,每一边都是一个

科赫曲线是一种分形.其形态似雪花,又称科赫雪花.雪花曲线.瑞典人科赫于1904年提出了著名的“雪花”曲线,这种曲线的作法是,从一个正三角形开始,把每条边分成三等份,然后以各边的中间长度为底边.分别向外作正三角形,再把“底边”线段抹掉,这样就得到一个六角形,它共有12条边.再把每条边三等份,以各中间部分的长度为底边,向外作正三角形后,抹掉底边线段.反复进行这一过程,就会得到一个“雪花”样子的曲线.这曲线叫做科赫曲线或雪花曲线. 给定线段AB,科赫曲线可以由以下步骤生成:      (1)将线段分成

几天前自己写了个将阿拉伯数字转为中文财务数字的程序.用的递归,不幸的是它是树形递归. 虽然实际过程中不太可能出现金额数字大到让Python递归栈溢出,但是始终是一块心病,这玩意终究在理论上是受限制的. 我持续地零散地思考过这个问题,今天终于将其一举拿下,并且还是两个版本,一个是函数式(尾递归),一个是命令式.总算是解决一个心病了. 关键在于哪?原来的思路是从左到右转换数字,这种思路用树形递归表示并不难,但是你尝试转化为尾递归时会让你欲仙欲死..反正我是没有弄出来,还浪费了很多时间. 不知怎么的,

Python递归_打印节点信息 递归特性:1.必须由一个明确的结束条件2.每次进入更深一层递归时,问题规模相比上一次递归都应该有所减少3.递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用时通过栈(stack)   这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,   栈就会减一层栈帧.由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致   栈溢出) 一.需求1:打印所有的节点 [root@db01 test]# cat duigui1.py #!/us

c# 动态绘制直线和曲线   在本案例中利用Graphics对象动态地绘制直线和曲线.程序运行后,选择“直线”单选按钮,然后按下鼠标左键拖动鼠标就可以绘制直线,选择“曲线”单选按钮,然后移动鼠标就可以绘制曲线. 制作要点: 1.Graphics对象的应用. 2.窗体的MouseUp事件和MouseDown事件的应用. 3.窗体的MouseMove事件的应用. 4.Graphics对象的DrawLine()方法的应用. 该方法可以绘制一条线条,其语法结构如下: public void DrawLi

Python递归实现汉诺塔: def f3(n,x,y,z): if(n==1): print(x,'--->',z) else: f3(n-1,x,z,y) print(x,'--->',z) f3(n-1,y,x,z) n=int(input('请输入汉罗塔层数:')) f3(n,'X','Y','Z') 运行结果如下:

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件2.找出这一次和上一次关系3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+…+n的数和? # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数

python递归列出目录及其子目录下所有文件 一.前言 函数的递归,简单来说,就是函数内部调用自己 先举个小例子,求阶乘 def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1) 递归要注意两个事项: 1.必须要有最后的默认结果,也就是最底层目录的默认结果 if n == 0 2.递归参数必须向默认结果收敛 factorial(n-1) 要用到 os 模块下的几个方法 要用到 os 模块下的几个方法 二.递归列出目

摘要:在学习python递归知识点时,总是一知半解,似懂非懂的..在反复看视频翻资料同时,也收集案例来分析求证..通过分析下面几个案例希望能有所帮助!!! 1.用递归的方法实现阶乘... def num(n): if n == 1: return 1 return n * num(n - 1) m = num(8) print(m) 2.递归做简单的判断... def salary(n): print(n) """递归终止条件.....当n除于2整数位等于0时结束"

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和 # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当

一.创建winform工程 拖拽控件Chart 二.比如要绘制俩条曲线,设置Chart控件的属性Series 三.chart的属性根据自己的业务需求设计,我这里只设置了图标类型 代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; u

#KochDraw.py import turtle //海龟绘图 def koch(size, n): if n == 0: turtle.fd(size) else: for angle in [0, 60, -120, 60]: turtle.left(angle) koch(size/3, n-1) def main(): turtle.setup(600, 600) turtle.penup() turtle.goto(-200, 100) turtle.pendown() turtl

本文已做成视频教程投稿b站(视频版相对文本版有一些改进),点击观看视频教程 本文主要通过三个实例来帮助大家理解递归(其展示动画已上传B站): 谢尔宾斯基三角形(Sierpinski Triangle),点击观看动画 汉诺塔(Tower of Hanoi),点击观看动画 迷宫探索(Maze Exploring),点击观看动画 本文代码已上传到github:https://github.com/BigShuang/recursion-with-turtle 本文参考文献:Problem Solvin

一.递归知识 函数迭套执行,逐层执行之后,满足某个条件之后就会停止执行,将return值返回上层的函数,上层函数再逐层返回,最终返回给最初始函数. 递归在斐波那契数列的应用[斐波那契数列特点:前两个数字相加之和等于下一个数字] 例一.打印出小于10000的斐波那契数列 def f(a1,a2): if a1 > 10000: return print(a1) a3 = a1 + a2 f(a2,a3) res = f(0,1) print(res) 例二.获得斐波那契数列第10个数字 def f

递归函数 在函数内部,可以调用其他函数.如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数.举个例子,我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n,用函数 fact(n)表示,可以看出:fact(n) = n! = 1 * 2 * 3 * ... * (n-1) * n = (n-1)! * n = fact(n-1) * n所以,fact(n)可以表示为 n * fact(n-1),只有n=1时需要特殊处理.于是,fact(n)用递归的方式写出来就是: def fact(

Python中默认的最大递归深度是989,当尝试递归第990时便出现递归深度超限的错误: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison 简单方法是使用阶乘重现: #!/usr/bin/env Python def factorial(n): if n == 0 or n == 1: return 1 else: return(n * factorial(n - 1)) >>> factorial(989) ...

在做递归的时候,测试了一下python的递归能力. 如果不设置递归次数的话,大概只能在992次左右,就会出现错误:RuntimeError: maximum recursion depth exceeded 如果使用代码: import sys sys.setrecursionlimit(1000000) #例如这里设置为一百万 设置了递归次数,到了9656次就会出现stack overflow的问题.查了一下,如果换成64位的python会好点.但是做递归容易引起溢出这个问题还是听蛋疼的,数据