遞歸式方法可以被用于解決很多的計(jì)算機(jī)科學(xué)問題,因此它是計(jì)算機(jī)科學(xué)中十分重要的一個(gè)概念。
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絕大多數(shù)編程語言支持函數(shù)的自調(diào)用,在這些語言中函數(shù)可以通過調(diào)用自身來進(jìn)行遞歸。計(jì)算理論可以證明遞歸的作用可以完全取代循環(huán),因此在很多函數(shù)編程語言(如Scheme)中習(xí)慣用遞歸來實(shí)現(xiàn)循環(huán)。
計(jì)算機(jī)科學(xué)家尼克勞斯·維爾特如此描述遞歸:
遞歸的強(qiáng)大之處在于它允許用戶用有限的語句描述無限的對象。因此,在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,遞歸可以被用來描述無限步的運(yùn)算,盡管描述運(yùn)算的程序是有限的。
python 2 遞歸函數(shù)和其它語言,基本沒有差別,只是不支持尾遞歸。無限遞歸最大值為固定的,但可以修改。
作者:黃哥
def Sum(m): #函數(shù)返回兩個(gè)值:遞歸次數(shù),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
所謂基例就是不需要遞歸就能求解的,一般來說是問題的最小規(guī)模下的解。
例如:斐波那契數(shù)列遞歸,f(n)
=
f(n-1)
+
f(n-2),基例是1和2,f(1)和f(2)結(jié)果都是1
再比如:漢諾塔遞歸,基例就是1個(gè)盤子的情況,只需移動(dòng)一次,無需遞歸
遞歸必須有基例,否則就是無法退出的遞歸,不能求解。
遞歸的思想主要是能夠重復(fù)某些動(dòng)作,比如簡單的階乘,次方,回溯中的八皇后,數(shù)獨(dú),還有漢諾塔,分形。
由于堆棧的機(jī)制,一般的遞歸可以保留某些變量在歷史狀態(tài)中,比如你提到的return x * power..., 但是某些或許龐大的問題或者是深度過大的問題就需要盡量避免遞歸,因?yàn)榭赡軙?huì)棧溢出。還有一個(gè)問題是~python不支持尾遞歸優(yōu)化?。。。∷浴€是盡量避免遞歸的出現(xiàn)。
def power(x, n)
if n 0:
return 1
return x * power(x, n - 1)
power(3, 3)
3 * power(3, 2)
3 * (3 * power(3, 1))
3 * (3 * (3 * power(3, 0)))
3 * (3 * (3 * 1)) 這里n = 0, return 1
3 * (3 * 3)
3 * 9
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當(dāng)函數(shù)形參n=0的時(shí)候,開始回退~直到第一次調(diào)用power結(jié)束。
程序調(diào)用自身的編程技巧稱為遞歸( recursion)。遞歸做為一種算法在程序設(shè)計(jì)語言中廣泛應(yīng)用。 一個(gè)過程或函數(shù)在其定義或說明中有直接或間接調(diào)用自身的一種方法。
它通常把一個(gè)大型復(fù)雜的問題層層轉(zhuǎn)化為一個(gè)與原問題相似的規(guī)模較小的問題來求解,遞歸策略只需少量的程序就可描述出解題過程所需要的多次重復(fù)計(jì)算,大大地減少了程序的代碼量。
遞歸的能力在于用有限的語句來定義對象的無限集合。一般來說,遞歸需要有邊界條件、遞歸前進(jìn)段和遞歸返回段。當(dāng)邊界條件不滿足時(shí),遞歸前進(jìn);當(dāng)邊界條件滿足時(shí),遞歸返回。
Python
是完全面向?qū)ο蟮恼Z言。函數(shù)、模塊、數(shù)字、字符串都是對象。并且完全支持繼承、重載、派生、多繼承,有益于增強(qiáng)源代碼的復(fù)用性。Python支持重載運(yùn)算符和動(dòng)態(tài)類型。相對于Lisp這種傳統(tǒng)的函數(shù)式編程語言,Python對函數(shù)式設(shè)計(jì)只提供了有限的支持。有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經(jīng)考驗(yàn)的函數(shù)式程序設(shè)計(jì)工具。