python函數(shù)遞歸 python函數(shù)遞歸調(diào)用

Python算法-爬樓梯與遞歸函數(shù)

可以看出來的是，該題可以用斐波那契數(shù)列解決。

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樓梯一共有n層，每次只能走1層或者2層，而要走到最終的n層。不是從n-1或者就是n-2來的。

F(1) = 1

F(2) = 2

F(n) = F(n-1) + F(n-2) (n=3)

這是遞歸寫法，但是會(huì)導(dǎo)致棧溢出。在計(jì)算機(jī)中，函數(shù)的調(diào)用是通過棧進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的，如果遞歸調(diào)用的次數(shù)過多，就會(huì)導(dǎo)致棧溢出。

針對這種情況就要使用方法二，改成非遞歸函數(shù)。

將遞歸進(jìn)行改寫，實(shí)現(xiàn)循環(huán)就不會(huì)導(dǎo)致棧溢出

python 遞歸限制

python不能無限的遞歸調(diào)用下去。并且當(dāng)輸入的值太大，遞歸次數(shù)太多時(shí)，python 都會(huì)報(bào)錯(cuò)

首先說結(jié)論，python解釋器這么會(huì)限制遞歸次數(shù)，這么做為了避免"無限"調(diào)用導(dǎo)致的堆棧溢出。

tail recursion 就是指在程序最后一步執(zhí)行遞歸。這種函數(shù)稱為 tail recursion function。舉個(gè)例子：

這個(gè)函數(shù)就是普通的遞歸函數(shù)，它在遞歸之后又進(jìn)行了 乘 的操作。 這種普通遞歸，每一次遞歸調(diào)用都會(huì)重新推入一個(gè)調(diào)用堆棧。

把上述調(diào)用改成 tail recursion function

tail recursion 的好處是每一次都計(jì)算完，將結(jié)果傳遞給下一次調(diào)用，然后本次調(diào)用任務(wù)就結(jié)束了，不會(huì)參與到下一次的遞歸調(diào)用。這種情況下，只重復(fù)用到了一個(gè)堆棧。因此可以優(yōu)化結(jié)構(gòu)。就算是多次循環(huán)，也不會(huì)出現(xiàn)棧溢出的情況。這就是 tail recursion optimization 。

c和c++都有這種優(yōu)化， python沒有，所以限制了調(diào)用次數(shù)，就是為了防止無限遞歸造成的棧溢出。

如果遞歸次數(shù)過多，導(dǎo)致了開頭的報(bào)錯(cuò)，可以使用 sys 包手動(dòng)設(shè)置recursion的limit

手動(dòng)放大 recursionlimit 限制：

Python?遞歸函數(shù)基例

所謂基例就是不需要遞歸就能求解的，一般來說是問題的最小規(guī)模下的解。

例如：斐波那契數(shù)列遞歸，f(n)

=

f(n-1)

+

f(n-2)，基例是1和2，f(1)和f(2)結(jié)果都是1

再比如：漢諾塔遞歸，基例就是1個(gè)盤子的情況，只需移動(dòng)一次，無需遞歸

遞歸必須有基例，否則就是無法退出的遞歸，不能求解。

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