一、递归函数
1、递归调用:函数嵌套调用的一种特殊形式,函数在调用时直接或者间接调用了自身,就是递归调用
1 #直接调用本身 2 def f1(): 3 print('from f1') 4 f1() 5 f1() 6 7 #间接调用本身 8 def f1(): 9 print('from f1') 10 f2() 11 12 def f2(): 13 print('from f2') 14 f1() 15 f1() 16 17 # 调用函数会产生局部的名称空间,占用内存,因为上述这种调用会无需调用本身,python解释器的内存管理机制为了防止其无限制占用内存,对函数的递归调用做了最大的层级限制 18 四 可以修改递归最大深度 19 20 import sys 21 sys.getrecursionlimit() 22 sys.setrecursionlimit(2000) 23 24 def f1(n): 25 print('from f1',n) 26 f1(n+1) 27 f1(1) 28 29 虽然可以设置,但是因为不是尾递归,仍然要保存栈,内存大小一定,不可能无限递归,而且无限制地递归调用本身是毫无意义的,递归应该分为两个明确的阶段,回溯与递推 30 31 详解
2、递归调用应该分为两个明确的阶段:递推,回溯
1 #1、递归调用应该包含两个明确的阶段:回溯,递推 2 回溯就是从外向里一层一层递归调用下去, 3 回溯阶段必须要有一个明确地结束条件,每进入下一次递归时,问题的规模都应该有所减少(否则,单纯地重复调用自身是毫无意义的) 4 5 递推就是从里向外一层一层结束递归 6 7 #2、示例+图解。。。 8 # salary(5)=salary(4)+300 9 # salary(4)=salary(3)+300 10 # salary(3)=salary(2)+300 11 # salary(2)=salary(1)+300 12 # salary(1)=100 13 # 14 # salary(n)=salary(n-1)+300 n>1 15 # salary(1) =100 n=1 16 17 def salary(n): 18 if n == 1: 19 return 100 20 return salary(n-1)+300 21 22 print(salary(5))
3、 python中的递归效率低且没有尾递归优化:
1 #python中的递归 2 python中的递归效率低,需要在进入下一次递归时保留当前的状态,在其他语言中可以有解决方法:尾递归优化,即在函数的最后一步(而非最后一行)调用自己,尾递归优化:http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475 3 但是python又没有尾递归,且对递归层级做了限制 4 5 #总结递归的使用: 6 1. 必须有一个明确的结束条件 7 8 2. 每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少 9 10 3. 递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(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。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出)
4、递归实现斐波那契数列
1 # Filename : test.py 2 # author by : www.runoob.com 3 4 def recur_fibo(n): 5 """递归函数 6 输出斐波那契数列""" 7 if n <= 1: 8 return n 9 else: 10 return(recur_fibo(n-1) + recur_fibo(n-2)) 11 12 13 # 获取用户输入 14 nterms = int(input("您要输出几项? ")) 15 16 # 检查输入的数字是否正确 17 if nterms <= 0: 18 print("输入正数") 19 else: 20 print("斐波那契数列:") 21 for i in range(nterms): 22 print(recur_fibo(i))
二、匿名函数
1、什么是匿名函数
1 匿名就是没有名字 2 def func(x,y,z=1): 3 return x+y+z 4 5 匿名 6 lambda x,y,z=1:x+y+z #与函数有相同的作用域,但是匿名意味着引用计数为0,使用一次就释放,除非让其有名字 7 func=lambda x,y,z=1:x+y+z 8 func(1,2,3) 9 #让其有名字就没有意义
2、有名函数与匿名函数的对比:
#有名函数与匿名函数的对比 有名函数:循环使用,保存了名字,通过名字就可以重复引用函数功能 匿名函数:一次性使用,随时随时定义 应用:max,min,sorted,map,reduce,filter