一,初识递归
递归的定义——在一个函数里再调用这个函数本身
#功能解耦:
#为什么要有函数:提高代码可读性,避免重复的代码,提高代码的复用性
#在函数中能return的不要print
递归函数示例
def foo(n): print(n) n += 1 foo(n) foo(1)
递归函数如果不受到外力的阻止会一直执行下去。但是每一次函数调用都会产生一个属于它自己的名称空间,如果一直调用下去,就会造成名称空间占用太多内存的问题,于是python为了杜绝此类现象,强制的将递归层数控制在了997。
修改最大递归深度
import sys print(sys.getrecursionlimit())
几种常见递归函数的例子
“alex的年龄”
例一:
现在你们问我,alex老师多大了?我说我不告诉你,但alex比 egon 大两岁。
你想知道alex多大,你是不是还得去问egon?egon说,我也不告诉你,但我比武sir大两岁。
你又问武sir,武sir也不告诉你,他说他比金鑫大两岁。
那你问金鑫,金鑫告诉你,他40了。。。
这个时候你是不是就知道了?alex多大?
def age(n): if n == 4: return 40 return age(n+1)+2 print(age(1)) #46
阶乘
def f(n):
if n == 1:
return 1
else:
return n*f(n-1)
print(f(9)) #362880
斐波那契数列
1,1,2,3,5,8,13.... n = 10 f(10) = f(8)+f(9) def fib(n): if n == 1 or n == 2: return 1 return fib(n-1)+fib(n-2) print(fib(100))
二分查找算法
def find_2(l,aim,start=0,end=None): #[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] if end == None:end = len(l) - 1 #start = 0,end = 24 if start <= end: mid = (end-start) // 2 + start #mid = 12 if l[mid] > aim: ret = find_2(l,aim,start,mid-1) return ret elif l[mid] < aim: # ret = find_2(l,aim,mid+1,end) #find_2(l,58,13,24) return ret else: return aim,mid else: print('找不到这个值') l = [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] print(find_2(l,17))
三级菜单
menu = {'北京': {'海淀': {'五道口': {'soho': {},'网易': {},'google': {}},'中关村': {'爱奇艺': {},'汽车之家': {},'youku': {},},'上地': {'百度': {},},},'昌平': {'沙河': {'老男孩': {},'北航': {},},'天通苑': {},'回龙观': {},},'朝阳': {},'东城': {},},'上海': {'闵行': {"人民广场": {'炸鸡店': {}}},'闸北': {'火车战': {'携程': {}}},'浦东': {},},'山东': {},}
def menu_3(menu): while True: for key in menu: print(key) #北京上海山东 choice = input('选择 : ') #北京 if choice == 'q' or choice == 'b': return choice elif choice in menu and menu[choice]: #北京 in menu borq = menu_3(menu[choice]) if borq == 'q': return 'q' menu_3(menu)