python递归
1.1 递归讲解
1、定义
1. 在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
2、递归特性
1. 必须有一个明确的结束条件
2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少
3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，
栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）
1.2 简单事例理解递归原理
参考博客：https://www.cnblogs.com/Fantinai/p/7806356.html
1、递归实例
递归事例
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def digui(num):
print num
if num > 0:
digui(num - 1)
else:
print '------------'
print num
digui(3)
''' 执行结果
3
2
1
0
------------
0
1
2
3
'''
1. 每一次函数调用都会有一次返回，并且是某一级递归返回到调用它的那一级，而不是直接返回到main()函数中的初始调用部分。
2. 第一次递归：n = 3 3入栈【3】
3. 第二次递归：n = 2 2入栈【3, 2】
4. 第三次递归：n = 1 1 入栈【3,2,1】
5. 当n=0时 0>0 为 False，不再递归，print num=0 , 函数返回到调用他的上一级，即栈顶 n = 1
6. 接着位置digui(num - 1)向下执行： 此时打印print num = 1, 1出栈，栈中元素：【3,2】
7. 依次类推会打印 2,3 所以最终打印结果如右图
2、结果剖析
1. 为什么会得出上面的结果呢？因为都把调用函数本身之后的代码给忘记了，就是else之后的python 代码。
2. 在调用函数本身时，它之后的代码并没有结束，而是在等待条件为False 时，再接着执行之后的代码，同一个颜色的print()语句等待对应颜色的函数。
3. 下面我把此递归函数做了一个分解，详解递归函数，当调用递归函数digui(3)时，执行过程如下：
1.2 使用递归求阶乘 解析递归原理
1、求阶乘代码
求4的阶乘代码
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def test(n):
if n == 1:
return 1
else:
res = n*test(n-1)
print "n:%s-----ret:%s"%(n, res)
return res
print test(4) # 24
'''
n:2-----ret:2
n:3-----ret:6
n:4-----ret:24
24
'''
求4的阶乘递归推演
# 1、递归步骤 ''' 1、第一层：test(4) = 4*test(4-1) 2、第二层：test(3) = 3*test(3-1) 3、第三层：test(2) = 2*test(2-1) 4、第四层：test(1) = 1 ''' # 2、返回步骤 ''' 注：上层调用的位置都是：res = n*test(n-1)，所以返回上层后会接着这里向下执行知道return 5、n=1那么就会执行if代码块内的代码return 1此时第四层函数结束： ret = 1 6、第四层函数结束后会接着第三层调用的位置向下执行直到return： ret = 1 * 2 7、第三层函数返回后会回到第二层调用位置return： ret = 1 * 2 * 3 8、第二层函数返回后会回到第一层调用位置return: ret = 1 * 2 * 3 * 4 到达第一层调用位置后，没有上层的递归调用位置，此时函数才会正真返回。 '''
1.3 青蛙跳台阶问题
参考博客：https://cloud.tencent.com/developer/news/44122
1、二级台阶问题
问题：一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法
二级台阶（函数递归）
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
sys.setrecursionlimit(1000000000) #设置系统最大递归深度
def fib(n):
if n <= 2:
return n
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
print(fib(4)) # 5
二级台阶推演
#### 1、n=1 时只有一种方法 # f(1) = 1 #### 2、n=2 时当第一次跳一个台阶时,有一种方法,当第一次跳两个台阶时有一种方法 # f(2) = 1+1 = 2 #### 3、n=3 倒推最后一跳跳一步有f(n-1)种方法 最后一跳跳两步f(n-2) # f(3) = f(2) + f(1) = 3 #### 4、n>2 以此类推 # f(n) = f(n-1)+f(n-2)
2、n级台阶问题
问题：一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法
n级台阶问题（函数递归）
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
sys.setrecursionlimit(1000000000) #设置系统最大递归深度
def fib(n):
if n <= 2:
return n
else:
return 2 * fib(n - 1)
print(fib(4)) # 8
n级台阶推演
#### 1、n=1 时只有一种方法 # f(1) = 1 #### 2、n=2 时当第一次跳一个台阶时,有一种方法,当第一次跳两个台阶时有一种方法 # f(n) = 1+1 = 2 #### 3、n=3 时当第一次跳一个台阶时有f(3-1)中方法，当第一次跳两个台阶时有f(3-2)中方法，当第一次跳3个台阶时有f(3-3)种跳法 # f(n) = 2+1 = 3 #### 4、n>2 以此类推 # f(n) = f(n-1)+f(n-2)+......f(0) ''' f(n) = f(n-1)+f(n-2)+......f(0)种跳法 f(n-1) = f(n-2)+f(n-3)+.....f(0) f(n)-f(n-1)=f(n-1) 所以f(
3、三级台阶问题
三级台阶问题
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
sys.setrecursionlimit(1000000000) #设置系统最大递归深度
def fib(n):
if n <= 2:
return n
elif n == 3:
return 4
else:
return fib(n-1) + fib(n-2) + fib(n-3)
print(fib(4)) # 7
1.1 递归讲解
1、定义
1. 在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
2、递归特性
1. 必须有一个明确的结束条件
2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少
3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，
栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）
1.2 简单事例理解递归原理
参考博客：https://www.cnblogs.com/Fantinai/p/7806356.html
1、递归实例
递归事例
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def digui(num):
print num
if num > 0:
digui(num - 1)
else:
print '------------'
print num
digui(3)
''' 执行结果
3
2
1
0
------------
0
1
2
3
'''
1. 每一次函数调用都会有一次返回，并且是某一级递归返回到调用它的那一级，而不是直接返回到main()函数中的初始调用部分。
2. 第一次递归：n = 3 3入栈【3】
3. 第二次递归：n = 2 2入栈【3, 2】
4. 第三次递归：n = 1 1 入栈【3,2,1】
5. 当n=0时 0>0 为 False，不再递归，print num=0 , 函数返回到调用他的上一级，即栈顶 n = 1
6. 接着位置digui(num - 1)向下执行： 此时打印print num = 1, 1出栈，栈中元素：【3,2】
7. 依次类推会打印 2,3 所以最终打印结果如右图
2、结果剖析
1. 为什么会得出上面的结果呢？因为都把调用函数本身之后的代码给忘记了，就是else之后的python 代码。
2. 在调用函数本身时，它之后的代码并没有结束，而是在等待条件为False 时，再接着执行之后的代码，同一个颜色的print()语句等待对应颜色的函数。
3. 下面我把此递归函数做了一个分解，详解递归函数，当调用递归函数digui(3)时，执行过程如下：
1.2 使用递归求阶乘 解析递归原理
1、求阶乘代码
求4的阶乘代码
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def test(n):
if n == 1:
return 1
else:
res = n*test(n-1)
print "n:%s-----ret:%s"%(n, res)
return res
print test(4) # 24
'''
n:2-----ret:2
n:3-----ret:6
n:4-----ret:24
24
'''
求4的阶乘递归推演
# 1、递归步骤 ''' 1、第一层：test(4) = 4*test(4-1) 2、第二层：test(3) = 3*test(3-1) 3、第三层：test(2) = 2*test(2-1) 4、第四层：test(1) = 1 ''' # 2、返回步骤 ''' 注：上层调用的位置都是：res = n*test(n-1)，所以返回上层后会接着这里向下执行知道return 5、n=1那么就会执行if代码块内的代码return 1此时第四层函数结束： ret = 1 6、第四层函数结束后会接着第三层调用的位置向下执行直到return： ret = 1 * 2 7、第三层函数返回后会回到第二层调用位置return： ret = 1 * 2 * 3 8、第二层函数返回后会回到第一层调用位置return: ret = 1 * 2 * 3 * 4 到达第一层调用位置后，没有上层的递归调用位置，此时函数才会正真返回。 '''
1.3 青蛙跳台阶问题
参考博客：https://cloud.tencent.com/developer/news/44122
1、二级台阶问题
问题：一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法
二级台阶（函数递归）
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
sys.setrecursionlimit(1000000000) #设置系统最大递归深度
def fib(n):
if n <= 2:
return n
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
print(fib(4)) # 5
二级台阶推演
#### 1、n=1 时只有一种方法 # f(1) = 1 #### 2、n=2 时当第一次跳一个台阶时,有一种方法,当第一次跳两个台阶时有一种方法 # f(2) = 1+1 = 2 #### 3、n=3 倒推最后一跳跳一步有f(n-1)种方法 最后一跳跳两步f(n-2) # f(3) = f(2) + f(1) = 3 #### 4、n>2 以此类推 # f(n) = f(n-1)+f(n-2)
2、n级台阶问题
问题：一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法
n级台阶问题（函数递归）
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
sys.setrecursionlimit(1000000000) #设置系统最大递归深度
def fib(n):
if n <= 2:
return n
else:
return 2 * fib(n - 1)
print(fib(4)) # 8
n级台阶推演
#### 1、n=1 时只有一种方法 # f(1) = 1 #### 2、n=2 时当第一次跳一个台阶时,有一种方法,当第一次跳两个台阶时有一种方法 # f(n) = 1+1 = 2 #### 3、n=3 时当第一次跳一个台阶时有f(3-1)中方法，当第一次跳两个台阶时有f(3-2)中方法，当第一次跳3个台阶时有f(3-3)种跳法 # f(n) = 2+1 = 3 #### 4、n>2 以此类推 # f(n) = f(n-1)+f(n-2)+......f(0) ''' f(n) = f(n-1)+f(n-2)+......f(0)种跳法 f(n-1) = f(n-2)+f(n-3)+.....f(0) f(n)-f(n-1)=f(n-1) 所以f(
3、三级台阶问题
三级台阶问题
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
sys.setrecursionlimit(1000000000) #设置系统最大递归深度
def fib(n):
if n <= 2:
return n
elif n == 3:
return 4
else:
return fib(n-1) + fib(n-2) + fib(n-3)
print(fib(4)) # 7