Python递归函数

python递归函数:

初始递归:在意函数里边调用函数本身

递归默认最大深度是998 也可以利用sys模块加大递归  这样会导致内存夯住

正如你们刚刚看到的，递归函数如果不受到外力的阻止会一直执行下去。但是我们之前已经说过关于函数调用的问题，每一次函数调用都会产生一个属于它自己的名称空间，如果一直调用下去，就会造成名称空间占用太多内存的问题，于是python为了杜绝此类现象，强制的将递归层数控制在了997

实验:

def name(n):
    n +=1
    print(n)
    name(n)   
name(0)

 由此我们可以看出，未报错之前能看到的最大数字就是998.当然了，997是python为了我们程序的内存优化所设定的一个默认值，我们当然还可以通过一些手段去修改它：sys

import sys
print(sys.setrecursionlimit(100000))

我们可以通过这种方式来修改递归的最大深度，刚刚我们将python允许的递归深度设置为了10w，至于实际可以达到的深度就取决于计算机的性能了。不过我们还是不推荐修改这个默认的递归深度，因为如果用997层递归都没有解决的问题要么是不适合使用递归来解决要么是你代码写的太烂了～～～

看到这里，你可能会觉得递归也并不是多么好的东西，不如while True好用呢！然而，江湖上流传这这样一句话叫做：人理解循环，神理解递归。所以你可别小看了递归函数，很多人被拦在大神的门槛外这么多年，就是因为没能领悟递归的真谛。而且之后我们学习的很多算法都会和递归有关系。来吧，只有学会了才有资本嫌弃！

 二,递归实例讲解:

现在你们问我，alex老师多大了？我说我不告诉你，但alex比 egon 大两岁。

你想知道alex多大，你是不是还得去问egon？egon说，我也不告诉你，但我比武sir大两岁, 

你又问武sir，武sir也不告诉你，他说他比太白大两岁。

那你问太白，太白告诉你，他18了。

这个时候你是不是就知道了？alex多大？

def name(n)
    if n == 1:
        return 18
    else:
        return name(n-1)+2
print(name(4))

结果:
age(4) = age(3) + 2 
age(3) = age(2) + 2
age(2) = age(1) + 2
age(1) = 40