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詳解Python中遞歸函數的原理與使用_python

作者:小小垂髫 ? 更新時間: 2022-06-28 編程語言

什么是遞歸函數

如果一個函數,可以自己調用自己,那么這個函數就是一個遞歸函數。

遞歸,遞就是去,歸就是回,遞歸就是一去一回的過程。

在這里插入圖片描述

遞歸函數的條件

一般來說,遞歸需要邊界條件,整個遞歸的結構中要有遞歸前進段遞歸返回段。當邊界條件不滿足,遞歸前進,反之遞歸返回。就是說遞歸函數一定需要有邊界條件來控制遞歸函數的前進和返回。

定義一個簡單的遞歸函數

# 定義一個函數
def recursion(num):
	
    print(num)
	if num == 0:
		return 'ok'
	
    # 這個函數在自己的作用域中調用自己,這個函數就是一個遞歸函數
	recursion(num-1)


recursion(10)
"""
結果:
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
"""

代碼解析

我們執行這個函數,參數給了一個10,但是這個函數執行的過程中,又調用了自己,所以現在這個函數就會進入先執行第二次調用自己的過程中,第一次的調用就暫時的阻斷了;

第二次調用的時候,num-1,參數就變成了9,繼續執行,然后就又執行到了調用自己的代碼中,現在就會執行第三次調用的過程中,第二次的調用也阻斷了;

這就是 遞 的過程;

…………

第十一次調用的時候,num-1,層層的嵌套,參數就變成了0,就符合了作用域中的if num == 0的條件判斷式,第十一次的調用就沒有再執行到了調用自己的代碼,而是徹徹底底的執行完成了 ,然后代碼的執行就又回到了第十次的函數調用中。

第十次的函數調用阻斷的時候是執行到了recursion(num-1),但是這一行代碼執行完了,也就是第十一次調用執行完了,并且后面也沒有任何代碼,所以第十次調用也結束了,然后就回到了第九次調用;然后第八次;再就是第七次,一直到第一次結束,整個函數的執行就結束了;

這就是 歸 的過程。

在這里插入圖片描述

內存棧區堆區

棧區空間就是我們常說的棧,棧是一個有去有回,先進后出后出的空間,就像我們上面的例子中講的,我們最先執行的是函數的第一次調用,但是第一次調用卻是最后執行釋放掉的,而第十一次調用是最后調用,最先執行釋放掉的,這就是先進后出。與棧空間概念相違背的是隊列空間,隊列空間是一個有去有回,先進先出的空間,就像我們平時排隊一樣,先排隊的會比后來的人先買到票,之后我們學習并發的時候,我們會詳細的講述隊列的概念。

單獨的講棧堆就是一種數據結構,棧是先進后出的一種數據結構,堆是排序后的一種樹狀數據結構。

棧區堆區是內存空間,棧區就是按照先進后出的數據結構,無論創建或銷毀都是自動為數據分配內存,釋放內存,這是系統自動創建的;堆區就是按照排序后的樹狀數據結構,可優先取出必要的數據,無論創建或者銷毀都是手動分配內存,釋放內存,這是編程工作者手動編程出來的。

內存空間 特點
內存中的棧區 自動分配,自動釋放
內存中的堆區 手動分配,手動釋放

運行程序時在內存中執行,會因為數據類型的不同而在內存的不同區域運行,因不同語言對內存劃分的機制不一,當大體來說,有如下四大區域:

  • 棧區:分配局部變量空間;
  • 堆區:是用于手動分配程序員申請的內存空間;
  • 靜態區:又稱之為全局棧區,分配靜態變量,全局變量空間;
  • 代碼區:又稱之為只讀區、常量區,分配常量和程序代碼空間;

上面的棧區、讀取、靜態區、代碼區都只是內存中的一段空間。

死遞歸

所以我們在使用遞歸函數的時候要注意,遞歸函數調用的過程就是一個開辟棧和釋放棧的過程,調用的時候開辟棧空間,結束的時候釋放??臻g,所以說,如果開辟的空間不結束就會一直存在,就會一直占用內存空間,但是棧空間是一個先進后出的空間,如果新開啟的空間不釋放掉,之前的空間也不會釋放掉的,那么如果我們開辟的空間很多很多,但是又釋放不掉,那么我們弱小的內存是否有足夠的空間容納得下這么多的棧呢?如果容納不下,那么我們的計算機就會爆炸,所以我們在使用遞歸的時候要注意避免這種情況。尤其是死遞歸。

每次調用函數時,在內存宗都會單獨開辟一個空間,配合函數運行,這個空間叫做棧幀空間。

1、遞歸是一去一回的過程,調用函數時,會開辟棧幀空間,函數執行結束之后,會釋放棧幀空間,遞歸實際上就是不停地開辟和釋放棧幀空間的過程,每次開辟棧幀空間,都是獨立的一份,其中的資源不共享。

2、觸發回的過程當最后一層棧幀空間全部執行結束的時候,會觸底反彈,回到上一層空間的調用處,遇到return,會觸底反彈,回到上一層的調用處

3、寫遞歸時,必須給予遞歸跳出的條件,否則會發生內存溢出,可能會出現死機的情況,所以當遞歸的層數過多的時候,不建議使用遞歸。

Python中的環境遞歸的層數默認為1000層左右,一般都是996層。

# 下面的遞歸函數沒有跳出遞歸的條件,所以是一個死遞歸,執行看,是不是1000左右。
def recursion(num):
	print(num)
	recursion(num+1)

recursion(1)

尾遞歸

簡單的來說,在函數返回的時候,調用其本身,并且return語句不包含表達式,這樣的一個遞歸函數就是一個尾遞歸函數。

換句話說返回的東西就是函數本身就是尾遞歸函數,而遞歸函數只是自身調用了自身而已。

一般情況下,尾遞歸的計算在參數中完成。

我們開始的舉例是一個尾遞歸函數嗎?不是,因為那個例子這是調用了自己本省,但是并沒有返回,所以還是一個普通的遞歸函數而已。

使用遞歸的時候,我們通常在一些技術博客上看到一些關于尾遞歸優化的東西,這是因為尾遞歸無論調用多少次函數,都只會占用一份空間,只開辟一個棧幀空間,但是目前 cpython 不支持,然而最常見的解釋器就是 cpython 。

Python常見的解釋器:cpython、pypy、jpython。

尾遞歸相比普通遞歸的優點就是返回值不需要額外過多的運算。

實例

階乘計算

一個正整數的階乘是所有小于及等于該數的正整數的積,并且0的階乘為1。

""" 循環計算 """
def factorial(num):
   if num == 0:
      return 1
   elif num < -1:
      return '只能是零和正整數'
   count = 1
   for i in range(1, num+1):
      count *= i
   return count

res = factorial(5)
print(res)  # 120


""" 使用普通遞歸 """
def factorial(num):
   if num == 0:
      return 1
   elif num < -1:
      return '只能是零和正整數'
   elif num == 1:
      return num
   return num * factorial(num-1)   # 普通函數返回的是一個表達式

res = factorial(5)
print(res)  # 120


""" 使用尾遞歸 """
def factorial(num, count=1):
   if num == 0:
      return 1
   elif num < -1:
      return '只能是零和正整數'
   elif num == 1:
      return count
   return factorial(num-1, count*num)   # 尾遞歸返回的是一個函數,計算式在參數中運算

res = factorial(5)
print(res)  # 120

斐波那契數列

斐波那契數列是以0、1兩個數開頭,從這個數列從第3個數開始,每一個數都等于前兩樹之和。

# 使用循環解決
def fibonacci(num):
   x, y = 0, 1

   if num < 1:
      return '輸入大于0的數字'
   elif num == 1:
      return 0
   elif num == 2:
      return 1

   for _ in range(num-2):
      x, y = y, y+x
   return y

res = fibonacci(9)
print(res)  # 21


""" 使用普通遞歸 """
def fibonacci(num):
   if num < 1:
      return '輸入大于0的數字'
   elif num == 1:
      return 0
   elif num == 2:
      return 1

   return fibonacci(num-1) + fibonacci(num-2)

res = fibonacci(9)
print(res)  # 21


""" 使用尾遞歸 """
def fibonacci(num, x=0, y=1):
   if num < 1:
      return '輸入大于0的數字'
   elif num == 1:
      return x
   elif num == 2:
      return y

   return fibonacci(num-1, x=y,  y=(x+y))

res = fibonacci(9)
print(res)  # 21

原文鏈接:https://www.cnblogs.com/msr20666/p/16217927.html

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