函数的递归: 在一个函数的内部调用自己
1 死循环: 可以无限循环,不会停止
2 while True:
3 print('我不是递归')
4
5 递归: 不是死循环,有最大循环深度
6 def story():
7 print('我是递归')
8 story()
9 story()
10 超过了递归的最大深度报错
11 RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
官网上 源码中设置的递归深度: 1000
自己实际测试递归深度: 998
1 n = 0 2 def func(): 3 global n 4 n += 1 5 print(n) 6 func() 7 func() 8 import sys 9 print(sys.getrecursionlimit()) #查看递归的最大深度 10 11 如果你的递归每次都要超过限制 不适合用递归来解决 12 为什么要有限制? 内存消耗的保护机制 13 设置递归的最大深度 14 import sys 15 sys.setrecursionlimit(1000000) 16 17 n = 0 18 def func(): 19 global n 20 n += 1 21 print(n) 22 func() 23 func()
总结
1.递归函数的定义 :一个函数在执行的过程中调用了自己
2.递归在python中的最大深度 : 1000/998
3.递归的最大深度是可以自己修改的,但是不建议你修改
1 案例(遍历树形结构)
2 import os
3 def func(lujing,n):
4 lst = os.listdir(lujing) #打开文件夹,列出该文件夹中的所有文件及目录
5 for i in lst: #循环文件夹中的所有名字,i相当于文件名
6 path = os.path.join(lujing,i) #拼接循环的文件名路径
7 # print(path)
8 if os.path.isdir(path): #判断拼接后的路径是否是目录
9 print(' '*n,i) #如果是目录就打印,n等于几就是几个tab键分隔
10 func(path,n+1) #然后再次调用自己,在重复上面的操作,
11 else:
12 print(' '*n,i) #如果不是目录,就打印文件名
13 func('E:/test/',0) #0为分层间隔
二分法查找主要的作用就是查找元素
数据规则: 掐头结尾取中间,必须是有序序列,数据量越大,效率约明显(百万级数据集)
1 lst = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88]
2 print(len(lst))
3 n = int(input('<<<<:'))
4 start = 0
5 end = len(lst) -1
6 count = 0
7 while start <= end:
8 mid = (start + end) // 2
9 count+= 1
10 if n > lst[mid]:
11 start = mid +1
12 elif n < lst[mid]:
13 end = mid -1
14 else:
15 print('存在')
16 break
17 else:
18 print('不存在')
19 print('查找了%s次'%count)
20
21 方法2
22 lst = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88]
23 def func(n,lst):
24 start = 0
25 end = len(lst) -1
26 # count = 0
27 if lst != []:
28 mid = (start + end) //2
29 if n > lst[mid]:
30 func(n,lst[mid+1:])
31 elif n < lst[mid]:
32 func(n,lst[:mid])
33 else:
34 print('存在')
35 return
36 else:
37 print('不存在')
38 return
39 n = int(input('<<<:'))
40 func(n,lst)
41
42 方法3
43 lst = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88]
44 def func(n,lst,start,end):
45 if start <= end:
46 mid = (start + end) //2
47 if n > lst[mid]:
48 start = mid + 1
49 return func(n,lst,start,end)
50 elif n < lst[mid]:
51 end = mid - 1
52 return func(n,lst,start,end)
53 else:
54 print('找到了')
55 return mid
56 else:
57 print('找不到')
58 return -1
59 n = int(input('<<:'))
60 ret = func(n,lst,0,len(lst)-1)
61 print(ret)
62
63 #最快的查找
64 lst = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88]
65 new_lst = []
66 for i in range(88):
67 new_lst.append(0)
68 for i in lst:
69 new_lst[i] = 1
70 print(new_lst)
71 i = int(input('<<<:'))
72 if new_lst[i] == 0:
73 print('存在')
74 else:
75 print('不存在')
# me : yuan 比我大2岁
# yuan : wusir 比我大2岁
# wusir : 宝元 比wusir大2岁
# 宝元 : alex比宝元大2岁
# me,yuan,wusir,宝元,alex
# alex 18
# 我多大?
# n = 1,age = q(n+1) -2
# n = 2,age = q(n+1) -2
# n = 3,age = q(n+1) -2
# n = 4,age = q(n+1) -2
# n = 5,age = 18
def q(n):
if n == 1:
age = q(n + 1) - 2
return age
elif n == 2:
age = q(n + 1) - 2
return age
elif n == 3:
age = q(n + 1) - 2
return age
elif n == 4:
age = q(n + 1) - 2
return age
elif n == 5:
return 18
ret = q(1)
print(ret)
# return 能够帮助你停止递归,并且把最内层的结果一层一层的返回到最外层
# 在最内层函数的返回值,返回的时候永远是离最内层最近的上一层才能接收到返回值
执行过程：
def q(1): #3 q(1) #6 q(2) #9 q(3) #12 q(4) #15 q(5)
if 1 == 1: #4 n等于1
age = 12 - 2 #5 此时q(1+1)等于2等于q(n)
return 10 #21 q(2-1),返回值等于12-2=10
def q(2):
elif 2 == 2: #7 符合条件
age = 14 - 2 #8 q(2+1)等于3等于q(n),返回给q(n)
return 12 #20 q(3-1),返回值等于14-2=12
def q(3):
elif n == 3: #10 符合条件
age = 16 - 2 #11 q(3+1)等于4等于q(n),返回给q(n)
return 14 #19 q(4-1),返回值等于16-2=14
def q(4):
elif n == 4: #13 符合条件
age = 16 #14 q(4+1)等于5等于q(n),返回给q(n)
return age #18 q(5-1),返回值等于18-2=16
def q(5):
elif n == 5: #16 符合条件
return 18 #17 返回值为18
#def q(n):
# if n < 5:
# age = q(n + 1) - 2
# return age
# elif n == 5:
# return 18
ret = q(1) #2 #因为这个获取的是q(1)的返回值,而q(1)返回值为10=ret获取返回值10
print(ret) #打印ret返回值