导读:今天首席CTO笔记来给各位分享关于python递归调用可以多少层的相关内容,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!
python 递归限制
python不能无限的递归调用下去。并且当输入的值太大,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,这么做为了避免"无限"调用导致的堆栈溢出。
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:
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:
python函数高级
一、函数的定义
函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,想要执行这个函数,只需要调用函数名即可
特性:
减少重复代码
使程序变得可扩展
使程序变得易维护
二、函数的参数
2.1、形参和实参数
形参,调用时才会存在的值
实惨,实际存在的值
2.2、默认参数
定义:当不输入参数值会有一个默认的值,默认参数要放到最后
2.3、 关键参数
定义: 正常情况下,给函数传参数要安装顺序,不想按顺序可以用关键参数,只需要指定参数名即可,(指定了参数名的就叫关键参数),但是要求是关键参数必须放在位置参数(以位置顺序确定对应的参数)之后
2.4、非固定参数
定义: 如你的函数在传入参数时不确定需要传入多少个参数,就可以使用非固定参数
# 通过元组形式传递
# 通过列表形式传递
# 字典形式(通过k,value的方式传递)
# 通过变量的方式传递
三、函数的返回值
作用:
返回函数执行结果,如果没有设置,默认返回None
终止函数运行,函数遇到return终止函数
四、变量的作用域
全局变量和局部变量
在函数中定义的变量叫局部变量,在程序中一开始定义的变量叫全局变量
全局变量作用域整个程序,局部变量作用域是定义该变量的函数
当全局变量与局部变量同名是,在定义局部变量的函数内,局部变量起作用,其他地方全局变量起作用
同级的局部变量不能互相调用
想要函数里边的变量设置成全局变量,可用global进行设置
五、特殊函数
5.1、嵌套函数
定义: 嵌套函数顾名思义就是在函数里边再嵌套一层函数
提示 在嵌套函数里边调用变量是从里往外依次调用,意思就是如果需要调用的变量在当前层没有就会去外层去调用,依次内推
匿名函数
基于Lambda定义的函数格式为: lambda 参数:函数体
参数,支持任意参数。
匿名函数适用于简单的业务处理,可以快速并简单的创建函数。
# 与三元运算结合
5.3、高阶函数
定义:变量可以指向函数,函数的参数可以接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数称之为高阶函数 只需要满足一下任意一个条件,即是高阶函数
接收一个或多个函数作为输入
return返回另一个函数
5.4、递归函数
定义:一个函数可以调用其他函数,如果一个函数调用自己本身,这个函数就称为递归函数
在默认情况下Python最多能递归1000次,(这样设计师是为了防止被内存被撑死)可以通过sys.setrecursionlimit(1500)进行修改
递归实现过程是先一层一层的进,然后在一层一层的出来
必须有一个明确的条件结束,要不然就是一个死循环了
每次进入更深层次,问题规模都应该有所减少
递归执行效率不高,递归层次过多会导致站溢出
# 计算4的阶乘 4x3x2x1
# 打印数字从1-100
5.5、闭包现象
定义:内层函数调用外层函数的变量,并且内存函数被返回到外边去了
闭包的意义:返回的函数对象,不仅仅是一个函数对象,在该函数外还包裹了一层作用域,这使得,该函数无论在何处调用,优先使用自己外层包裹的作用域
在python里递归最多达到多少次
在python里递归最多达到多少次?因为在跑程序的时候,次数有时多有时少,以前没有想过这个问题。那就自己动手在验证验证, 代码如下:
def recursion(n):
if(n = 0):
return
print n
recursion(n - 1)
if __name__ == "__main__":
recursion(1000)
当在我自己的机器运行以上代码时,发现最多能打印到998,然后就会抛出 “RuntimeError: maximum recursion
depth exceeded” 的错误了。
嘿,还真有限制。但转念一想,python不会这么弱吧。经过一番查找,发现这是python专门设置的一种机制用来防止无限递归造成Python溢出崩
溃, 最大递归次数是可以重新调整的。
(),修改代码如
下:
import sys
sys.setrecursionlimit(1500) # set the maximum depth as 1500
def recursion(n):
if(n = 0):
return
print n
recursion(n - 1)
if __name__ == "__main__":
recursion(1200)
再次运行,顺利通过!
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
结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python递归调用可以多少层的全部内容了,感谢您花时间阅读本站内容,希望对您有所帮助,更多关于python递归调用可以多少层的相关内容别忘了在本站进行查找喔。
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