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递归算法常用来解决结构相似的问题。
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所谓结构相似,是指构成原问题的子问题与原问题在结构上相似,可以用类似的方法解决。具体地,整个问题的解决,可以分为两部分:第一部分是一些特殊情况,有直接的解法;第二部分与原问题相似,但比原问题的规模小,并且依赖第一部分的结果。
本质上,递归是把一个不能或不好解决的大问题转化成一个或几个小问题,再把这些小问题进一步分解成更小的问题,直至每个小问题都可以直接解决。
实际上,递归会将前面所有调用的函数暂时挂起,直到递归终止条件给出明确的结果后,才会将所有挂起的内容进行反向计算。其实,递归也可以看作是一种反向计算的过程,前面调用递归的过程只是将表达式罗列出来,待终止条件出现后,才依次从后向前倒序计算前面挂起的内容,最后将所有的结果一起返回。
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:
可以看出来的是,该题可以用斐波那契数列解决。
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