目錄
- 一、遞歸函數使用注意點
- 二、遞歸的效率問題
- 三、遞歸函數引入
- 四、遞歸的深度
- 五、通過緩存解決遞歸限制
- 六、遞歸函數使用示例
一、遞歸函數使用注意點
遞歸函數一定要編寫終止條件，否則將產生無限遞歸。（死循環）
二、遞歸的效率問題
- 遞歸效率不高，遞歸層次過多會導致棧溢出。
- Python中不推薦使用遞歸。
三、遞歸函數引入
"""
使用代碼循環輸出故事：從前有座山，山里有座廟...
"""
# ------------while循環 （暫時忽略死循環）---------------
while True:
print("從前有座山，山里有座廟...")
# ---------------通過定義一個方法， 在while循環里面調用實現（ 暫時忽略死循環）---------------
def func_story():
print("從前有座山，山里有座廟...")
while True:
func_story()
# ---------------使用遞歸的方法實現循環---------------
def story():
print("從前有座山，山里有座廟...")
story()
story()
# 報錯：RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
四、遞歸的深度
這里就引申到一個遞歸的最大深度。
import sys
# 獲取最大遞歸深度
res = sys.getrecursionlimit()
print(res) # 輸出：1000
# 遞歸最大深度：
def func(n):
print(n)
n += 1
func(n)
func(1) # python 3 打印到998就停止打印了
我們可以設置遞歸的最大深度。但是能夠達到的最大深度，跟電腦配置也有關系：
import sys
# 設置遞歸的深度
sys.setrecursionlimit(10000)
# 遞歸最大深度：
def func(n):
print(n)
n += 1
func(n)
func(1) # python 3 打印到3221就停止打印了
五、通過緩存解決遞歸限制
通過緩存解決最大遞歸限制的問題：
- Python的functools模塊中提供了很多高階函數的操作。
- lru_cache：緩存功能裝飾器，能夠緩存相同參數的函數調用結果，可以節約高開銷或I/O函數的調用時間。
- 通過lru_cache裝飾遞歸函數
六、遞歸函數使用示例
遞歸函數示例一：
# 18 20 22 24
def age(n):
if n == 1:
return 18
else:
return age(n-1) + 2
print(age(1)) # 輸出：18
print(age(2)) # 輸出：20
print(age(3)) # 輸出：22
print(age(4)) # 輸出：24
遞歸函數示例二：打印三級菜單
# 我們有一個這樣的三級菜單
menu = {
"功能測試": {
"用例管理": {
"添加用例": {},
"刪除用例": {},
"復制用例": {}
},
"元素管理": {
"添加元素": {},
"刪除元素": {},
"復制元素": {}
},
},
"接口測試": {
"API管理": {
"添加api": {},
"刪除api": {},
"復制api": {}
},
"環境管理": {
"添加環境": {},
"刪除環境": {},
"復制環境": {}
},
},
}
def query_menu(menu:dict):
"""
一級級查詢菜單信息
:return:
"""
# 用戶輸入q退出
while True:
for k in menu:print(f"當前菜單：{k}")
key = input(">>>").strip()
if key == "q": return key
elif key in menu.keys() and menu[key]:
res = query_menu(menu[key])
if res == "q":
return "q"
query_menu(menu)
輸出結果：
到此這篇關于python基礎學習之遞歸函數知識總結的文章就介紹到這了,更多相關python遞歸函數內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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