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  • 递归函数

    #我们前面学习了在函数中返回函数,也学习了在一个函数中调用另一个函数,函数是否可以调用自己呢?答案是可以的。如果一个函数在内部调用自身那么这个函数就称作递归函数。
    #递归函数的简单定义如下:
    1 # /usr/bin/python3
    2 #!-*-conding:UTF8 -*-
    3 #递归函数
    4 
    5 def recursion():
    6     recursion()
    #这只是一个简单定义,执行并没有什么结果。
    #当然,也可以尝试会发生什么,理论上会永远运行下去,但实际操作时可能不一会儿程序就崩溃了。因为每次调用函数都会用掉一点内存,在足够多的函数调用发生后,空间几乎被占满了,程序就会报异常。
    #这类递归称作无穷递归(infinite recursion),理论上永远不会结束。当然,我们需要能实际做事情的函数,有用的递归函数应该满足如下条件:
    (1)、当函数直接返回值时有基本实例(最小可能性问题)。
    (2)、递归实例,包括一个或多个问题最小部分的递归调用。
    #使用递归关键在于将问题分解为小部分,递归不能永远继续下去,因为他总是以最小可能性结束,而这些问题又存储在基本实例中。
    #函数调用自身是怎么实现的?
    #其实函数每次被调用时都会被创建一个新命名空间,也就是当函数调用“自身”时,实际上运行的是两个不同的函数(也可以说一个函数具有两个不同的命名空间)。
    #我们来看一个递归示例,计算阶乘n!=1x2x3x...xn,用函数fact(n)表示,可以看出:
    1 fact(n)=n!=1x2x3x...x(n-1)xn=(n-1)!xn=fact(n-1)xn
    #所以,fact(n)可以表示为nxfact(n-1),只有n=1时需要特殊处理。
    #于是,fact(n)用递归方式定义函数如下:
    1 #! /usr/bin/python3
    2 #-*-conding:UTF8 -*-
    3 #递归函数
    4 
    5 def fact(n):
    6     if n==1:
    7         return 1
    8     return n*fact(n-1)
    #执行该函数:
    1 print('调用递归函数执行结果为:',fact(5))
    #执行结果如下:
    1 ==================== RESTART: C:/Users/L/Desktop/递归函数.py ====================
    2 调用递归函数执行结果为: 120
    #由执行结果看到,函数已正确输出5的阶乘的结果。
    #计算fact(5)时可以根据函数定义看到计算过程:
     1 print('调用递归函数执行结果为:',fact(5))
     2 print('调用递归函数执行结果为:',5*fact(4))
     3 print('调用递归函数执行结果为:',5*(4*fact(3)))
     4 print('调用递归函数执行结果为:',5*(4*(3*fact(2))))
     5 print('调用递归函数执行结果为:',5*(4*(3*(2*fact(1)))))
     6 print('调用递归函数执行结果为:',5*(4*(3*(2*1))))
     7 print('调用递归函数执行结果为:',5*(4*(3*2)))
     8 print('调用递归函数执行结果为:',5*(4*6))
     9 print('调用递归函数执行结果为:',5*24)
    10 print('调用递归函数执行结果为:',120)
    #由函数定义可以得知,递归函数的优点是定义简单、逻辑清晰。
    #理论上,所有递归函数都可以写成循环的方式,不过循环的逻辑不如递归清晰。
    #使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中,函数调用是通过栈(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。
    #由于栈的大小是无限的,因此递归调用的次数过多会导致栈溢出。可以尝试一下fact(1000),执行结果如下:
     1 ==================== RESTART: C:/Users/L/Desktop/递归函数.py ====================
     2 Traceback (most recent call last):
     3   File "C:/Users/L/Desktop/递归函数.py", line 10, in <module>
     4     print('调用递归函数执行结果为:',fact(1000))
     5   File "C:/Users/L/Desktop/递归函数.py", line 8, in fact
     6     return n*fact(n-1)
     7   File "C:/Users/L/Desktop/递归函数.py", line 8, in fact
     8     return n*fact(n-1)
     9   File "C:/Users/L/Desktop/递归函数.py", line 8, in fact
    10     return n*fact(n-1)
    11   [Previous line repeated 989 more times]
    12   File "C:/Users/L/Desktop/递归函数.py", line 6, in fact
    13     if n==1:
    14 RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison
    #由执行结果看到,执行出现异常,异常提示超过最大递归深度。
    #这个问题需要如何解决?
    #解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化,事实上尾递归和循环的效果是一样,把循环看成是一种特殊尾递归函数也可以。
    #尾递归是值在函数返回时调用函数本身,并且return语句不能包含表达式。这样,编译器或解释器就可以对尾递归进行优化,使递归本身无论调用多少次都只占用一个栈帧,从而避免栈溢出的情况。
    #由于上面的fact(n)函数return n*fact(n-1)引入了乘法表达式,因此不是尾递归。要改成尾递归方式需要多一点代码,主要是把每一步乘积传入递归函数中,看如下函数定义方式:
     1 #! /usr/bin/python3
     2 #-*-conding:UTF8 -*-
     3 #递归函数
     4 
     5 def fact(n):
     6     return fact_iter(n,1)
     7 
     8 def fact_iter(num,product):
     9     if num==1:
    10         return product
    11     return fact_iter(num-1,num*product)
    #可以看到,return fact_iter(num-1,num*product)仅返回递归函数本身,num-1和num*product在函数调用前就会被计算,不影响函数调用。
    #fact(5)对应的fact_iter(5,1)的调用如下:
    1 ===>fact_iter(5,1)
    2 ===>fact_iter(4,5)
    3 ===>fact_iter(3,20)
    4 ===>fact_iter(2,60)
    5 ===>fact_iter(1,120)
    6 ===>120
    #执行该函数:
    1 print('调用递归函数执行结果为:',fact_iter(5,1))
    2 print('调用递归函数执行结果为:',fact_iter(4,5))
    3 print('调用递归函数执行结果为:',fact_iter(3,20))
    4 print('调用递归函数执行结果为:',fact_iter(2,60))
    5 print('调用递归函数执行结果为:',fact_iter(1,120))
    #执行结果如下:
    1 调用递归函数执行结果为: 120
    2 调用递归函数执行结果为: 120
    3 调用递归函数执行结果为: 120
    4 调用递归函数执行结果为: 120
    5 调用递归函数执行结果为: 120
    #由操作结果看到,调用尾递归时如果做了优化,栈就不会增长,因此无论多少次调用都不会导致栈溢出。
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