python用递归函数求1+2+3+4+5的值的方法:
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1、写出临界条件
2、找这一次和上一次的关系
3、假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果
代码实现如下:
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:
基本思想是先找到最大的两个元素,而不只是次大元素
基础情况:长度为2列表的最大两个元素,长度为3列表的最大的两个元素
递归情况:长度为n的列表的最大的两个元素为前n-1项最大的两个元素与最后一个元素,这三个元素中最大的两个元素
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]
题目真的不是那么简单,能满足一下我的好奇心么,这是什么学校的题目啊
函数的递归调用
递归问题是一个说简单也简单,说难也有点难理解的问题.我想非常有必要对其做一个总结.
首先理解一下递归的定义,递归就是直接或间接的调用自身.而至于什么时候要用到递归,递归和非递归又有那些区别?又是一个不太容易掌握的问题,更难的是对于递归调用的理解.下面我们就从程序+图形的角度对递归做一个全面的阐述.
我们从常见到的递归问题开始:
1 阶层函数
#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;
}
这是一个递归求阶层函数的实现。很多朋友只是知道该这么实现的,也清楚它是通过不断的递归调用求出的结果.但他们有些不清楚中间发生了些什么.下面我们用图对此做一个清楚的流程:
根据上面这个图,大家可以很清楚的看出来这个函数的执行流程。我们的阶层函数factorial被调用了4次.并且我们可以看出在调用后面的调用中,前面的调用并不退出。他们同时存在内存中。可见这是一件很浪费资源的事情。我们该次的参数是3.如果我们传递10000呢。那结果就可想而知了.肯定是溢出了.就用int型来接收结果别说10000,100就会产生溢出.即使不溢出我想那肯定也是见很浪费资源的事情.我们可以做一个粗略的估计:每次函数调用就单变量所需的内存为:两个int型变量.n和result.在32位机器上占8B.那么10000就需要10001次函数调用.共需10001*8/1024 = 78KB.这只是变量所需的内存空间.其它的函数调用时函数入口地址等仍也需要占用内存空间。可见递归调用产生了一个不小的开销.
2 斐波那契数列
int Fib(int n)
{
if (n = 1)
{
return n;
}
else
{
return Fib(n-1) + Fib(n-2);
}
}
这个函数递归与上面的那个有些不同.每次调用函数都会引起另外两次的调用.最后将结果逐级返回.
我们可以看出这个递归函数同样在调用后买的函数时,前面的不退出而是在等待后面的结果,最后求出总结果。这就是递归.
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;
}
运行结果:
1
2
3
4
4
3
2
1
该程序中有两个递归函数。传递同样的参数,但他们的输出结果刚好相反。理解这两个函数的调用过程可以很好的帮助我们理解递归:
我想能够把上面三个函数的递归调用过程理解了,你已经把递归调用理解的差不多了.并且从上面的递归调用中我们可以总结出递归的一个规律:他是逐级的调用,而在函数结束的时候是从最后面往前反序的结束.这种方式是很占用资源,也很费时的。但是有的时候使用递归写出来的程序很容易理解,很易读.
为什么使用递归:
1 有时候使用递归写出来的程序很容易理解,很易读.
2 有些问题只有递归能够解决.非递归的方法无法实现.如:汉诺塔.
递归的条件:
并不是说所有的问题都可以使用递归解决,他必须的满足一定的条件。即有一个出口点.也就是说当满足一定条件时,程序可以结束,从而完成递归调用,否则就陷入了无限的递归调用之中了.并且这个条件还要是可达到的.
递归有哪些优点:
易读,容易理解,代码一般比较短.
递归有哪些缺点:
占用内存资源多,费时,效率低下.
因此在我们写程序的时候不要轻易的使用递归,虽然他有他的优点,但是我们要在易读性和空间,效率上多做权衡.一般情况下我们还是使用非递归的方法解决问题.若一个算法非递归解法非常难于理解。我们使用递归也未尝不可.如:二叉树的遍历算法.非递归的算法很难与理解.而相比递归算法就容易理解很多.
对于递归调用的问题,我们在前一段时间写图形学程序时,其中有一个四连同填充算法就是使用递归的方法。结果当要填充的图形稍微大一些时,程序就自动关闭了.这不是一个人的问题,所有人写出来的都是这个问题.当时我们给与的解释就是堆栈溢出。就多次递归调用占用太多的内存资源致使堆栈溢出,程序没有内存资源执行下去,从而被操作系统强制关闭了.这是一个真真切切的例子。所以我们在使用递归的时候需要权衡再三.
def Sum(m): #函数返回两个值:递归次数,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
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。
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。