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可以看出来的是,该题可以用斐波那契数列解决。
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楼梯一共有n层,每次只能走1层或者2层,而要走到最终的n层。不是从n-1或者就是n-2来的。
F(1) = 1
F(2) = 2
F(n) = F(n-1) + F(n-2) (n=3)
这是递归写法,但是会导致栈溢出。在计算机中,函数的调用是通过栈进行实现的,如果递归调用的次数过多,就会导致栈溢出。
针对这种情况就要使用方法二,改成非递归函数。
将递归进行改写,实现循环就不会导致栈溢出
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。
python不能无限的递归调用下去。并且当输入的值太大,递归次数太多时,python 都会报错
首先说结论,python解释器这么会限制递归次数,这么做为了避免"无限"调用导致的堆栈溢出。
tail recursion 就是指在程序最后一步执行递归。这种函数称为 tail recursion function。举个例子:
这个函数就是普通的递归函数,它在递归之后又进行了 乘 的操作。 这种普通递归,每一次递归调用都会重新推入一个调用堆栈。
把上述调用改成 tail recursion function
tail recursion 的好处是每一次都计算完,将结果传递给下一次调用,然后本次调用任务就结束了,不会参与到下一次的递归调用。这种情况下,只重复用到了一个堆栈。因此可以优化结构。就算是多次循环,也不会出现栈溢出的情况。这就是 tail recursion optimization 。
c和c++都有这种优化, python没有,所以限制了调用次数,就是为了防止无限递归造成的栈溢出。
如果递归次数过多,导致了开头的报错,可以使用 sys 包手动设置recursion的limit
手动放大 recursionlimit 限制:
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: