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Python递归函数实例详解

时间:10-01来源:作者:点击数:41

递归调用是高级编程语言的基本特性,它最早出现在 LISP 语言中。Python 语言也支持递归调用。通过递归调用可以简化代码,而且可以让代码和问题的数学描述非常一致。使用递归调用一般不会提升代码运行速度。

什么是递归调用

递归调用是一种特殊的嵌套调用,是指某个函数调用自己或者调用其他函数后再次调用自己。由于不能无限嵌套调用,所以某个递归函数一定存在至少两个分支,一个是退出嵌套,不再直接或者间接调用自己;另外一个则是继续嵌套。

一般通过函数的输入参数来决定走哪个分支,所以递归函数一般都是带有参数的。

递归调用的实例

1、求阶乘

最常见的递归用法是求一个整数的阶乘,如 2 的阶乘等于 1×2,3 的阶乘等于 1×2×3。如果不用递归的方法,可以使用下面的方法来实现。

  • >>> def get_factorial(n): # 定义阶乘函数
  • ... ret = i = 1
  • .. while i <= n: # 从1到n,依次相乘
  • ... ret = ret * I
  • ... i = i + 1
  • ... return ret # 返回值
  • ... # 阶乘函数定义结束
  • >>> get_factorial(3) # 求3的阶乘
  • 6
  • >>> get_factorial(10) # 求10的阶乘
  • 3628800

如果使用递归方法,可以定义下面的求值方案:

如果 n>1,就可以递归调用阶乘函数自己了,代码如下:

  • >>> def get_factorial(n): # 定义阶乘函数
  • ... if n == 1: # 退出递归的分支
  • ... return 1
  • ... return n * get_factorial(n-1) # 递归调用
  • ... # 阶乘函数定义结束
  • >>> get_factorial(3) # 求3的阶乘
  • 6
  • >>> get_factorial(10) # 求10的阶乘
  • 3628800

递归需要注意递归的深度。由于递归会产生多次函数调用,而函数调用会消耗代码的栈空间,如果递归的深度太大,会导致栈溢出。以上面的阶乘为例,如果计算 100000 的阶乘,在一般机器上都会出现栈溢出的问题,如下所示:

  • >>> get_factorial(100000) # 求100000的阶乘
  • Traceback (most recent call last): # 错误信息
  • File "<stdin>", line 1, in <module>
  • File "<stdin>", line 4, in get_factorial
  • File "<stdin>", line 4, in get_factorial
  • File "<stdin>", line 4, in get_factorial
  • [Previous line repeated 994 more times]
  • File "<stdin>", line 2, in get_factorial
  • RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

默认情况下,函数调用深度的最大值为 1000,如果达到或者超过 1000 就会出现上面的错误信息。可以通过下面的代码来查看该系统的设置。

  • >>> import sys
  • >>> sys.getrecursionlimit() # 得到最大调用深度
  • 1000 # 目前值为1000

如果希望修改该系统值,也可以通过 sys 模块的接口函数来实现。如希望最大函数调用深度为 10000,那么可以使用下面的代码进行修改:

  • >>> import sys
  • >>> sys.setrecursionlimit(10000) # 设定最大调用深度

2、斐波拉契级数

有这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21,34…。其第一元素和第二个元素等于 1,其他元素等于其前面两个元素的和。用数学公式表示如下:

可以用下面的代码来实现。

  • >>> def fab(n): # 定义斐波拉契级数
  • ... if n in [1, 2]: # 如果n=1或者2
  • ... return 1
  • ... return fab(n-1)+fab(n-2) # n>2
  • ...
  • >>> fab(1) # 斐波拉契级数的第一个元素
  • 1
  • >>> fab(2) # 斐波拉契级数的第二个元素
  • 1
  • >>> fab(8) # 斐波拉契级数的第8个元素
  • 21
  • >>> fab(8) # 斐波拉契级数的第9个元素
  • 34

3、全排列

对于一个输入的列表,可以通过改变元素的位置来得到不同的值。全排列就是得到所有的这些排列的列表。一般对于 n 个元素的列表有 n! 种排列方式。如对于 [1,2,3] 有下面几种排列方法:

1, 2, 3
1, 3, 2
2, 1, 3
2, 3, 1
3, 1, 2
3, 2, 1

下面是用递归的方法实现的全排列。

  • >>> def sub_combination(left, right): # left表示左边待处理的列表
  • ... if len(left) > 0: # 如果没有处理完
  • ... for item in left: # 从没有处理完的元素中取出一个
  • ... new_right = right + [item] # 将该元素放入到处理好的列表中
  • ... new_left = [x for x in left if x != item]
  • ... sub_combination(new_left, new_right) # 递归继续处理
  • ... else: # 所有元素都已经处理完毕
  • ... print(right) # 显示这个排列的内容
  • ... # 结束sub_combination()的定义
  • >>> def combination(l): # 已经处理的列表为空
  • ... return sub_combination(l, []) # 开始处理
  • ... # 结束combination()的定义
  • >>> combination(["alex", "bob", "carol"]) # 对3个元素的列表进行排列
  • ['alex', 'bob', 'carol'] # 排列结果,一行一个结果
  • ['alex', 'carol', 'bob']
  • ['bob', 'alex', 'carol']
  • ['bob', 'carol', 'alex']
  • ['carol', 'alex', 'bob']
  • ['carol', 'bob', 'alex']

 

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