遞歸式方法可以被用于解決很多的計算機科學問題,因此它是計算機科學中十分重要的一個概念。
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絕大多數編程語言支持函數的自調用,在這些語言中函數可以通過調用自身來進行遞歸。計算理論可以證明遞歸的作用可以完全取代循環,因此在很多函數編程語言(如Scheme)中習慣用遞歸來實現循環。
計算機科學家尼克勞斯·維爾特如此描述遞歸:
遞歸的強大之處在于它允許用戶用有限的語句描述無限的對象。因此,在計算機科學中,遞歸可以被用來描述無限步的運算,盡管描述運算的程序是有限的。
python 2 遞歸函數和其它語言,基本沒有差別,只是不支持尾遞歸。無限遞歸最大值為固定的,但可以修改。
作者:黃哥
def Sum(m): #函數返回兩個值:遞歸次數,所求的值 if m==1:return 1,m return 1+Sum(m-1)[0],m+Sum(m-1)[1]cishu=Sum(10)[0] print cishu def Sum(m,n=1): ... if m==1:return n,m ... return n,m+Sum(m-1,n+1)[1] print Sum(10)[0] 10 print Sum(5)[0] 5
所謂基例就是不需要遞歸就能求解的,一般來說是問題的最小規模下的解。
例如:斐波那契數列遞歸,f(n)
=
f(n-1)
+
f(n-2),基例是1和2,f(1)和f(2)結果都是1
再比如:漢諾塔遞歸,基例就是1個盤子的情況,只需移動一次,無需遞歸
遞歸必須有基例,否則就是無法退出的遞歸,不能求解。
??遞歸算法常用來解決結構相似的問題。
??所謂結構相似,是指構成原問題的子問題與原問題在結構上相似,可以用類似的方法解決。具體地,整個問題的解決,可以分為兩部分:第一部分是一些特殊情況,有直接的解法;第二部分與原問題相似,但比原問題的規模小,并且依賴第一部分的結果。
??本質上,遞歸是把一個不能或不好解決的大問題轉化成一個或幾個小問題,再把這些小問題進一步分解成更小的問題,直至每個小問題都可以直接解決。
??實際上,遞歸會將前面所有調用的函數暫時掛起,直到遞歸終止條件給出明確的結果后,才會將所有掛起的內容進行反向計算。其實,遞歸也可以看作是一種反向計算的過程,前面調用遞歸的過程只是將表達式羅列出來,待終止條件出現后,才依次從后向前倒序計算前面掛起的內容,最后將所有的結果一起返回。
一、使用遞歸的背景
先來看一個??接口結構:
這個孩子,他是一個列表,下面有6個元素
展開children下第一個元素[0]看看:
發現[0]除了包含一些字段信息,還包含了 children 這個字段(喜當爹),同時這個children下包含了2個元素:
展開他的第一個元素,不出所料,也含有children字段(人均有娃)
可以理解為children是個對象,他包含了一些屬性,特別的是其中有一個屬性與父級children是一模一樣的,他包含父級children所有的屬性。
比如每個children都包含了一個name字段,我們要拿到所有children里name字段的值,這時候就要用到遞歸啦~
二、find_children.py
拆分理解:
1.首先import requests庫,用它請求并獲取接口返回的數據
2.若children以上還有很多層級,可以縮小數據范圍,定位到children的上一層級
3.來看看定義的函數
我們的函數調用:find_children(node_f, 'children')
其中,node_f:json字段
??? children:遞歸對象
?以下這段是實現遞歸的核心:
?? if items['children']:
?items['children']不為None,表示該元素下的children字段還有子類數據值,此時滿足if條件,可理解為 if 1。
?items['children']為None,表示該元素下children值為None,沒有后續可遞歸值,此時不滿足if條件,可理解為 if 0,不會再執行if下的語句(不會再遞歸)。
至此,每一層級中children的name以及下一層級children的name就都取出來了
希望到這里能幫助大家理解遞歸的思路,以后根據這個模板直接套用就行
(晚安啦~)
源碼參考:
函數的遞歸調用
遞歸問題是一個說簡單也簡單,說難也有點難理解的問題.我想非常有必要對其做一個總結.
首先理解一下遞歸的定義,遞歸就是直接或間接的調用自身.而至于什么時候要用到遞歸,遞歸和非遞歸又有那些區別?又是一個不太容易掌握的問題,更難的是對于遞歸調用的理解.下面我們就從程序+圖形的角度對遞歸做一個全面的闡述.
我們從常見到的遞歸問題開始:
1 階層函數
#include iostream
using namespace std;
int factorial(int n)
{
if (n == 0)
{
return 1;
}
else
{
int result = factorial(n-1);
return n * result;
}
}
int main()
{
int x = factorial(3);
cout x endl;
return 0;
}
這是一個遞歸求階層函數的實現。很多朋友只是知道該這么實現的,也清楚它是通過不斷的遞歸調用求出的結果.但他們有些不清楚中間發生了些什么.下面我們用圖對此做一個清楚的流程:
根據上面這個圖,大家可以很清楚的看出來這個函數的執行流程。我們的階層函數factorial被調用了4次.并且我們可以看出在調用后面的調用中,前面的調用并不退出。他們同時存在內存中。可見這是一件很浪費資源的事情。我們該次的參數是3.如果我們傳遞10000呢。那結果就可想而知了.肯定是溢出了.就用int型來接收結果別說10000,100就會產生溢出.即使不溢出我想那肯定也是見很浪費資源的事情.我們可以做一個粗略的估計:每次函數調用就單變量所需的內存為:兩個int型變量.n和result.在32位機器上占8B.那么10000就需要10001次函數調用.共需10001*8/1024 = 78KB.這只是變量所需的內存空間.其它的函數調用時函數入口地址等仍也需要占用內存空間。可見遞歸調用產生了一個不小的開銷.
2 斐波那契數列
int Fib(int n)
{
if (n = 1)
{
return n;
}
else
{
return Fib(n-1) + Fib(n-2);
}
}
這個函數遞歸與上面的那個有些不同.每次調用函數都會引起另外兩次的調用.最后將結果逐級返回.
我們可以看出這個遞歸函數同樣在調用后買的函數時,前面的不退出而是在等待后面的結果,最后求出總結果。這就是遞歸.
3
#include iostream
using namespace std;
void recursiveFunction1(int num)
{
if (num 5)
{
cout num endl;
recursiveFunction1(num+1);
}
}
void recursiveFunction2(int num)
{
if (num 5)
{
recursiveFunction2(num+1);
cout num endl;
}
}
int main()
{
recursiveFunction1(0);
recursiveFunction2(0);
return 0;
}
運行結果:
1
2
3
4
4
3
2
1
該程序中有兩個遞歸函數。傳遞同樣的參數,但他們的輸出結果剛好相反。理解這兩個函數的調用過程可以很好的幫助我們理解遞歸:
我想能夠把上面三個函數的遞歸調用過程理解了,你已經把遞歸調用理解的差不多了.并且從上面的遞歸調用中我們可以總結出遞歸的一個規律:他是逐級的調用,而在函數結束的時候是從最后面往前反序的結束.這種方式是很占用資源,也很費時的。但是有的時候使用遞歸寫出來的程序很容易理解,很易讀.
為什么使用遞歸:
1 有時候使用遞歸寫出來的程序很容易理解,很易讀.
2 有些問題只有遞歸能夠解決.非遞歸的方法無法實現.如:漢諾塔.
遞歸的條件:
并不是說所有的問題都可以使用遞歸解決,他必須的滿足一定的條件。即有一個出口點.也就是說當滿足一定條件時,程序可以結束,從而完成遞歸調用,否則就陷入了無限的遞歸調用之中了.并且這個條件還要是可達到的.
遞歸有哪些優點:
易讀,容易理解,代碼一般比較短.
遞歸有哪些缺點:
占用內存資源多,費時,效率低下.
因此在我們寫程序的時候不要輕易的使用遞歸,雖然他有他的優點,但是我們要在易讀性和空間,效率上多做權衡.一般情況下我們還是使用非遞歸的方法解決問題.若一個算法非遞歸解法非常難于理解。我們使用遞歸也未嘗不可.如:二叉樹的遍歷算法.非遞歸的算法很難與理解.而相比遞歸算法就容易理解很多.
對于遞歸調用的問題,我們在前一段時間寫圖形學程序時,其中有一個四連同填充算法就是使用遞歸的方法。結果當要填充的圖形稍微大一些時,程序就自動關閉了.這不是一個人的問題,所有人寫出來的都是這個問題.當時我們給與的解釋就是堆棧溢出。就多次遞歸調用占用太多的內存資源致使堆棧溢出,程序沒有內存資源執行下去,從而被操作系統強制關閉了.這是一個真真切切的例子。所以我們在使用遞歸的時候需要權衡再三.
網站名稱:python解遞歸函數 python函數遞歸怎么理解
本文路徑:http://m.newbst.com/article10/hjpdgo.html
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