关于python递归函数使用的信息

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python 递归限制

python不能无限python递归函数使用的递归调用下去。并且当输入python递归函数使用的值太大，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python递归函数使用了避免"无限"调用导致python递归函数使用的堆栈溢出。

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python递归函数使用：

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：

相关问答

Q1: Python算法-爬楼梯与递归函数

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

Q2: Python 实现递归

一、使用递归的背景

先来看一个☝️接口结构：

这个孩子python递归函数使用，他是一个列表python递归函数使用，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，python递归函数使用我们要拿到所有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

python递归函数使用我们的函数调用：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：

Q3: python-027-递归-求序列最大值、计算第n个调和数、转换字符到整数

递归，emmmmmmm，拥有一种魅力，接近人python递归函数使用的立即思维，容易理解，又不容易理解。

递归算法的优点：它使python递归函数使用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。

Q4: python递归函数

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

Q5: 利用递归函数求斐波那契值python版

首先python递归函数使用我们要python递归函数使用了解一下什么是递归。

递归法python递归函数使用，递归法就是利用上一个或者上几个状态来求取当前状态的值（个人看法）。也可以说成函数自己调用自己的一种解决问题的策略。因此递归法通常是依托函数来实现的，递归函数总是会有一个出口，我们在解决递归问题时，只需要找出递归的关系式以及递归函数的出口（这两个可以说是递归函数的核心了）。下面我将在这里举求斐波那契值的例子带领着大家具体的实践一下递归法。

很显然递归函数的递推式是：fib(n) = fib(n-1)+fib(n-2)。

递归函数的出口是当n为1时返回1，当n为0时返回0。

最后递归函数的核心代码就可以写出了：

然后总的代码就是：

具体思路如下：

语句 return fib(n-1)+fib(n-2)的意思就是向前求斐波那契值，直到n-1=1，n-2=0

因为只有第1个和第0个斐波那契值是确定的

例：

当n=3时

第一次调用函数fib会执行第三条语句（因为n1)这样求回返回fib（2）+fib（1）

第二次调用函数时，因为21所有会返回fib（1）+fib（0）python递归函数使用；因为1不大于1，所以调用函数时

会执行第二条语句返回1值。