Python中的递归函数

函数递归：函数的递归调用,即在函数调用的过程中，又直接或间接地调用了函数本身

# 直接调用
# def foo():
# print('from foo')
# foo()
#
# foo()

# 间接调用
# def bar():
# print('from bar')
# foo()
#
# def foo():
# print('from foo')
# bar()
#
# foo()

在使用递归时，需要注意以下几点：

• 递归就是在过程或函数里调用自身
• 必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。

注意： 切勿忘记递归出口，避免函数无限调用。

递归的经典案例

>>> def factorial(n):
...     if n == 1:
...         return 1 ... else: ... return n * factorial(n - 1) ... >>> >>> factorial(1) 1 >>> >>> factorial(5) 120 >>> >>> factorial(10) 3628800

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当使用正整数调用 factorial() 时，会通过递减数字来递归地调用自己。

为了明确递归步骤，对 5! 进行过程分解：

factorial(5)                        # 第 1 次调用使用 5
5 * factorial(4)                    # 第 2 次调用使用 4 5 * (4 * factorial(3)) # 第 3 次调用使用 3 5 * (4 * (3 * factorial(2))) # 第 4 次调用使用 2 5 * (4 * (3 * (2 * factorial(1)))) # 第 5 次调用使用 1 5 * (4 * (3 * (2 * 1))) # 从第 5 次调用返回 5 * (4 * (3 * 2)) # 从第 4 次调用返回 5 * (4 * 6) # 从第 3次调用返回 5 * 24 # 从第 2 次调用返回 120 # 从第 1 次调用返回

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当数字减少到 1 时，递归结束。

二分法：

二分查找

nums=[1,3,7,11,22,34,44,55,66,77,88,99,111,222,333,444]

# for item in nums:
#     if item == 10:
#         print('find it')
#         break
# else:
#     print('not exist') #这种占用大量内存，不推荐，效率低下

def search(search_num,nums):
    print(nums)
    if len(nums) == 0:
        print('not exists')
        return
    mid_index=len(nums) // 2
    if search_num> nums[mid_index]:
        nums=nums[mid_index+1:]
        search(search_num,nums)
    elif search_num<nums[mid_index]:
        nums=nums[:mid_index]
        search(search_num,nums)
    else:
        print('find it')
search(31,nums)          #二分法
'''