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python遞歸函數(shù)查找 Python遞歸函數(shù)題目

python如何用遞歸函數(shù)求1+2+3+4+5的值

python用遞歸函數(shù)求1+2+3+4+5的值的方法:

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1、寫出臨界條件

2、找這一次和上一次的關(guān)系

3、假設(shè)當(dāng)前函數(shù)已經(jīng)能用,調(diào)用自身計算上一次的結(jié)果,再求出本次的結(jié)果

代碼實現(xiàn)如下:

Python 實現(xiàn)遞歸

一、使用遞歸的背景

先來看一個??接口結(jié)構(gòu):

這個孩子,他是一個列表,下面有6個元素

展開children下第一個元素[0]看看:

發(fā)現(xiàn)[0]除了包含一些字段信息,還包含了 children 這個字段(喜當(dāng)?shù)瑫r這個children下包含了2個元素:

展開他的第一個元素,不出所料,也含有children字段(人均有娃)

可以理解為children是個對象,他包含了一些屬性,特別的是其中有一個屬性與父級children是一模一樣的,他包含父級children所有的屬性。

比如每個children都包含了一個name字段,我們要拿到所有children里name字段的值,這時候就要用到遞歸啦~

二、find_children.py

拆分理解:

1.首先import requests庫,用它請求并獲取接口返回的數(shù)據(jù)

2.若children以上還有很多層級,可以縮小數(shù)據(jù)范圍,定位到children的上一層級

3.來看看定義的函數(shù)

我們的函數(shù)調(diào)用:find_children(node_f, 'children')

其中,node_f:json字段

??? children:遞歸對象

?以下這段是實現(xiàn)遞歸的核心:

?? if items['children']:

?items['children']不為None,表示該元素下的children字段還有子類數(shù)據(jù)值,此時滿足if條件,可理解為 if 1。

?items['children']為None,表示該元素下children值為None,沒有后續(xù)可遞歸值,此時不滿足if條件,可理解為 if 0,不會再執(zhí)行if下的語句(不會再遞歸)。

至此,每一層級中children的name以及下一層級children的name就都取出來了

希望到這里能幫助大家理解遞歸的思路,以后根據(jù)這個模板直接套用就行

(晚安啦~)

源碼參考:

python 用遞歸尋找list中第二大的數(shù)字

基本思想是先找到最大的兩個元素,而不只是次大元素

基礎(chǔ)情況:長度為2列表的最大兩個元素,長度為3列表的最大的兩個元素

遞歸情況:長度為n的列表的最大的兩個元素為前n-1項最大的兩個元素與最后一個元素,這三個元素中最大的兩個元素

def?large2(l):

if?len(l)?==?2:

if?l[0]l[1]:

l[0],l[1]=l[1],l[0]

return?l

elif?len(l)?==?3:

t?=?large2(l[0:-1])

if?t[1]=l[-1]:

return?[t[1],l[2]]

else:

if?t[0]=l[2]:

return?t

else:

return?[l[2],t[1]]

else:

return?large2(large2(l[0:-1])+[l[-1]])

l?=?[1,6,3,7,3,7,4,3,3,2,9,5]

print?large2(l)[0]

題目真的不是那么簡單,能滿足一下我的好奇心么,這是什么學(xué)校的題目啊

Python3:怎么通過遞歸函數(shù)

函數(shù)的遞歸調(diào)用

遞歸問題是一個說簡單也簡單,說難也有點難理解的問題.我想非常有必要對其做一個總結(jié).

首先理解一下遞歸的定義,遞歸就是直接或間接的調(diào)用自身.而至于什么時候要用到遞歸,遞歸和非遞歸又有那些區(qū)別?又是一個不太容易掌握的問題,更難的是對于遞歸調(diào)用的理解.下面我們就從程序+圖形的角度對遞歸做一個全面的闡述.

我們從常見到的遞歸問題開始:

1 階層函數(shù)

#include iostream

using namespace std;

int factorial(int n)

{

if (n == 0)

{

return 1;

}

else

{

int result = factorial(n-1);

return n * result;

}

}

int main()

{

int x = factorial(3);

cout x endl;

return 0;

}

這是一個遞歸求階層函數(shù)的實現(xiàn)。很多朋友只是知道該這么實現(xiàn)的,也清楚它是通過不斷的遞歸調(diào)用求出的結(jié)果.但他們有些不清楚中間發(fā)生了些什么.下面我們用圖對此做一個清楚的流程:

根據(jù)上面這個圖,大家可以很清楚的看出來這個函數(shù)的執(zhí)行流程。我們的階層函數(shù)factorial被調(diào)用了4次.并且我們可以看出在調(diào)用后面的調(diào)用中,前面的調(diào)用并不退出。他們同時存在內(nèi)存中??梢娺@是一件很浪費資源的事情。我們該次的參數(shù)是3.如果我們傳遞10000呢。那結(jié)果就可想而知了.肯定是溢出了.就用int型來接收結(jié)果別說10000,100就會產(chǎn)生溢出.即使不溢出我想那肯定也是見很浪費資源的事情.我們可以做一個粗略的估計:每次函數(shù)調(diào)用就單變量所需的內(nèi)存為:兩個int型變量.n和result.在32位機器上占8B.那么10000就需要10001次函數(shù)調(diào)用.共需10001*8/1024 = 78KB.這只是變量所需的內(nèi)存空間.其它的函數(shù)調(diào)用時函數(shù)入口地址等仍也需要占用內(nèi)存空間。可見遞歸調(diào)用產(chǎn)生了一個不小的開銷.

2 斐波那契數(shù)列

int Fib(int n)

{

if (n = 1)

{

return n;

}

else

{

return Fib(n-1) + Fib(n-2);

}

}

這個函數(shù)遞歸與上面的那個有些不同.每次調(diào)用函數(shù)都會引起另外兩次的調(diào)用.最后將結(jié)果逐級返回.

我們可以看出這個遞歸函數(shù)同樣在調(diào)用后買的函數(shù)時,前面的不退出而是在等待后面的結(jié)果,最后求出總結(jié)果。這就是遞歸.

3

#include iostream

using namespace std;

void recursiveFunction1(int num)

{

if (num 5)

{

cout num endl;

recursiveFunction1(num+1);

}

}

void recursiveFunction2(int num)

{

if (num 5)

{

recursiveFunction2(num+1);

cout num endl;

}

}

int main()

{

recursiveFunction1(0);

recursiveFunction2(0);

return 0;

}

運行結(jié)果:

1

2

3

4

4

3

2

1

該程序中有兩個遞歸函數(shù)。傳遞同樣的參數(shù),但他們的輸出結(jié)果剛好相反。理解這兩個函數(shù)的調(diào)用過程可以很好的幫助我們理解遞歸:

我想能夠把上面三個函數(shù)的遞歸調(diào)用過程理解了,你已經(jīng)把遞歸調(diào)用理解的差不多了.并且從上面的遞歸調(diào)用中我們可以總結(jié)出遞歸的一個規(guī)律:他是逐級的調(diào)用,而在函數(shù)結(jié)束的時候是從最后面往前反序的結(jié)束.這種方式是很占用資源,也很費時的。但是有的時候使用遞歸寫出來的程序很容易理解,很易讀.

為什么使用遞歸:

1 有時候使用遞歸寫出來的程序很容易理解,很易讀.

2 有些問題只有遞歸能夠解決.非遞歸的方法無法實現(xiàn).如:漢諾塔.

遞歸的條件:

并不是說所有的問題都可以使用遞歸解決,他必須的滿足一定的條件。即有一個出口點.也就是說當(dāng)滿足一定條件時,程序可以結(jié)束,從而完成遞歸調(diào)用,否則就陷入了無限的遞歸調(diào)用之中了.并且這個條件還要是可達到的.

遞歸有哪些優(yōu)點:

易讀,容易理解,代碼一般比較短.

遞歸有哪些缺點:

占用內(nèi)存資源多,費時,效率低下.

因此在我們寫程序的時候不要輕易的使用遞歸,雖然他有他的優(yōu)點,但是我們要在易讀性和空間,效率上多做權(quán)衡.一般情況下我們還是使用非遞歸的方法解決問題.若一個算法非遞歸解法非常難于理解。我們使用遞歸也未嘗不可.如:二叉樹的遍歷算法.非遞歸的算法很難與理解.而相比遞歸算法就容易理解很多.

對于遞歸調(diào)用的問題,我們在前一段時間寫圖形學(xué)程序時,其中有一個四連同填充算法就是使用遞歸的方法。結(jié)果當(dāng)要填充的圖形稍微大一些時,程序就自動關(guān)閉了.這不是一個人的問題,所有人寫出來的都是這個問題.當(dāng)時我們給與的解釋就是堆棧溢出。就多次遞歸調(diào)用占用太多的內(nèi)存資源致使堆棧溢出,程序沒有內(nèi)存資源執(zhí)行下去,從而被操作系統(tǒng)強制關(guān)閉了.這是一個真真切切的例子。所以我們在使用遞歸的時候需要權(quán)衡再三.

python遞歸函數(shù)

def Sum(m): #函數(shù)返回兩個值:遞歸次數(shù),所求的值 if m==1:return 1,m return 1+Sum(m-1)[0],m+Sum(m-1)[1]cishu=Sum(10)[0] print cishu def Sum(m,n=1): ... if m==1:return n,m ... return n,m+Sum(m-1,n+1)[1] print Sum(10)[0] 10 print Sum(5)[0] 5

python-027-遞歸-求序列最大值、計算第n個調(diào)和數(shù)、轉(zhuǎn)換字符到整數(shù)

遞歸,emmmmmmm,擁有一種魅力,接近人的立即思維,容易理解,又不容易理解。

遞歸算法的優(yōu)點: 它使我們能夠簡潔地利用重復(fù)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)諸多問題。通過使算法描述以遞歸的方式利用重復(fù)結(jié)構(gòu),我們經(jīng)常可以避開復(fù)雜的案例分析和嵌套循環(huán)。這種算法會得出可讀性更強的算法描述,而且十分有效。

但是 ,遞歸的使用要根據(jù)相應(yīng)的成本來看,每次遞歸python解釋器都會給一個空間來記錄函數(shù)活動狀態(tài)。但是有時候內(nèi)存成本很高,有時候?qū)⑦f歸算法轉(zhuǎn)為非遞歸算法是一種好辦法。

當(dāng)然我們可以換解釋器、使用堆棧數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等方法,來管理遞歸的自身嵌套,減小儲存的活動信息,來減小內(nèi)存消耗。

最近算法學(xué)到了遞歸這一塊,寫了三個課后習(xí)題:

給一個序列S,其中包含n個元素,用遞歸查找其最大值。

輸出:

調(diào)和數(shù):Hn = 1 + 1/2 + 1/3 + ··· + 1/n

輸出:

例如:"12345"class 'str' 轉(zhuǎn)換為12345class 'int'

輸出:

遞歸分為線性遞歸、二路遞歸、多路遞歸。

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