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递归，emmmmmmm，拥有一种魅力，接近人的立即思维，容易理解，又不容易理解。
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递归算法的优点： 它使我们能够简洁地利用重复结构呈现诸多问题。通过使算法描述以递归的方式利用重复结构，我们经常可以避开复杂的案例分析和嵌套循环。这种算法会得出可读性更强的算法描述，而且十分有效。
但是 ，递归的使用要根据相应的成本来看，每次递归python解释器都会给一个空间来记录函数活动状态。但是有时候内存成本很高，有时候将递归算法转为非递归算法是一种好办法。
当然我们可以换解释器、使用堆栈数据结构等方法，来管理递归的自身嵌套，减小储存的活动信息，来减小内存消耗。
最近算法学到了递归这一块，写了三个课后习题：
给一个序列S，其中包含n个元素，用递归查找其最大值。
输出：
调和数：Hn = 1 + 1/2 + 1/3 + ··· + 1/n
输出：
例如："12345"class 'str' 转换为12345class 'int'
输出：
递归分为线性递归、二路递归、多路递归。
只要获得所有点即可,x1为x轴起点,x2为x轴终点,gao为纵轴长度,i为切分次数.
x1=0
x2=10
gao=8
f(0,gao,x1,x2)
f(i=0,gao,x1,x2){
if(i==3){
return
}
t=(double)(x1+x2)
t=t/2
print (t,gao/2);
f(i+1,gao/2,x1,t);
f(i+1,gao/2,t,x2);
}
一、使用递归的背景
先来看一个☝️接口结构：
这个孩子，他是一个列表，下面有6个元素
展开children下第一个元素[0]看看：
发现[0]除了包含一些字段信息，还包含了 children 这个字段（喜当爹），同时这个children下包含了2个元素：
展开他的第一个元素，不出所料，也含有children字段（人均有娃）
可以理解为children是个对象，他包含了一些属性，特别的是其中有一个属性与父级children是一模一样的，他包含父级children所有的属性。
比如每个children都包含了一个name字段，我们要拿到所有children里name字段的值，这时候就要用到递归啦～
二、find_children.py
拆分理解：
1.首先import requests库，用它请求并获取接口返回的数据
2.若children以上还有很多层级，可以缩小数据范围，定位到children的上一层级
3.来看看定义的函数
我们的函数调用：find_children(node_f, 'children')
其中，node_f：json字段
children：递归对象
以下这段是实现递归的核心：
if items['children']:
items['children']不为None，表示该元素下的children字段还有子类数据值，此时满足if条件，可理解为 if 1。
items['children']为None，表示该元素下children值为None，没有后续可递归值，此时不满足if条件，可理解为 if 0，不会再执行if下的语句（不会再递归）。
至此，每一层级中children的name以及下一层级children的name就都取出来了
希望到这里能帮助大家理解递归的思路，以后根据这个模板直接套用就行
（晚安啦～）
源码参考：
return
会直接另函数返回，函数就运行结束了，所有该函数体内的代码都不再执行了，所以该函数体内的循环也不可能再继续运行。
如果你需要让循环继续执行，就不能return函数，而应该选用break或者continue。
break：跳出所在的当前整个循环，到外层代码继续执行。
continue：跳出本次循环，从下一个迭代继续运行循环，内层循环执行完毕，外层代码继续运行。
return：直接返回函数，所有该函数体内的代码（包括循环体）都不会再执行。
