一、特点
递归算法是一种直接或者间接地调用自身算法的过程，再计算机编写程序中，递归算法对解决一大类问题是十分有效的。
1、递归就是在过程或函数里调用自身。
2、在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。
3、递归算法解题通常显得很简洁，但递归算法解题的运行效率较低。所以一般不提倡用递归算法设计程序。
4、在递归调用的过程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。
二、要求
1、每次调用在规模上都有所缩小（通常是减半）；
2、相邻两次重复直接有紧密的联系，前一次要为后一次做准备（通常前一次的输出就作为后一次的输入）；
3、在问题的规模极小时必须用直接给出解答而不再进行递归调用，因而每次递归调用都是有条件的，无条件的递归将造成死循环而不能正常结束。
三、实例
1 def calc(n): 2 print(n) 3 if n/2 >1: 4 res = calc(n/2) 5 print('res:',res) 6 print("N:",n) 7 return n 8 calc(10)
10
5.0
2.5
1.25
N: 1.25
res: 1.25
N: 2.5
res: 2.5
N: 5.0
res: 5.0
N: 10
四、斐波拉契数列
1 def func(arg1,arg2,stop): 2 if arg1 == 0: 3 print(arg1,arg2) 4 arg3 = arg1 + arg2 5 print(arg3) 6 if arg3 < stop: 7 func(arg2,arg3,stop) 8 9 func(0,1,30)
0 1
1
2
3
5
8
13
21
34
五、算法基础之二分查找
1 def binary_search(data_source,find_n): 2 mid = int(len(data_source)/2) 3 if len(data_source) > 1: 4 if data_source[mid] > find_n: #data in left 5 #print(data_source[:mid]) 6 binary_search(data_source[:mid],find_n) 7 elif data_source[mid] < find_n: #data in right 8 print("data in right of [%s]"%data_source[mid]) 9 #print(data_source[mid:]) 10 binary_search(data_source[mid:],find_n) 11 else: 12 print("found find_s ",data_source[mid]) 13 elif len(data_source) == 1: 14 if find_n in data_source: 15 print("found find_s",data_source[0]) 16 else: 17 print("cannot find ...") 18 if __name__ == "__main__": 19 data = [1,2,3] 20 binary_search(data,1)